饮食诱导血管钙化的慢性肾病大鼠模型肠道改变
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦饮食诱导血管钙化的慢性肾病大鼠模型中的肠道改变。源站描述显示,研究使用 SNx-VC 模型(大鼠接受 5/6 次全肾切除并喂食促钙化高磷和维生素 D 饮食),在体内确认了 CKD 与血管钙化(von Kossa),并观察到 SNx-VC 动物肠

基本信息
资源简介
饮食诱导血管钙化的慢性肾病大鼠模型肠道改变
Gut alterations in a chronic kidney disease rat model with diet-induced vascular calcification
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦饮食诱导血管钙化的慢性肾病大鼠模型中的肠道改变。源站描述显示,研究使用 SNx-VC 模型(大鼠接受 5/6 次全肾切除并喂食促钙化高磷和维生素 D 饮食),在体内确认了 CKD 与血管钙化(von Kossa),并观察到 SNx-VC 动物肠道来源尿毒症毒素硫酸吲哚酚升高,以及结肠黏液生成减少(Alcian blue、Mucin 2 染色)。数据可用于研究 CKD 背景下血管钙化与肠道屏障、炎症及尿毒症毒素生成之间的关系(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):肠道疾病和血管钙化(VC)常与慢性肾病(CKD)相关。虽然已有报道称 CKD 中存在肠道屏障改变(肠道通透性异常、细菌过度生长和炎症),但尚不清楚血管钙化是否影响此类改变。VC 与肠道功能障碍之间的双向关系可能由炎症增加和尿毒症毒素生成介导。我们使用尿毒症血管钙化的 SNx-VC 模型(大鼠接受 5/6 次全肾切除并喂食促钙化高磷和维生素 D 饮食)来研究体内肠道改变。我们确认了 CKD 和 VC(von Kossa)的存在,并观察到与对照组相比,SNx-VC 动物中肠道来源尿毒症毒素硫酸吲哚酚(IS)升高。在 SNx-VC 中,我们观察到结肠黏液生成减少(Alcian blue、Mucin 2 染色)。
【主题与分类】
主题标签:CKD、gut、In vivo、NLRP6、Mucus、vascular calcification。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A9d64de6232689085fe7a56faa8a44d8931b15d848e47739ffafd507fc20656a6
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
肠道疾病与血管钙化(VC)常与慢性肾脏病(CKD)相关。虽然已有报道显示CKD中存在肠道屏障改变(肠道通透性异常、细菌过度生长和炎症),但血管钙化是否影响此类改变尚不清楚。VC与肠道功能障碍之间的双向关系可能由炎症加剧和尿毒症毒素生成增多所介导。我们采用尿毒症血管钙化SNx-VC模型(接受5/6肾大部切除术并喂食促钙化高磷及维生素D饮食的大鼠)来研究体内肠道改变。我们证实了CKD和VC(von Kossa染色)的存在,并观察到SNx-VC动物中肠道来源的尿毒症毒素硫酸吲哚酚(IS)较对照组升高。在SNx-VC中,我们观察到结肠和回肠的黏液生成减少(阿尔新蓝染色、黏蛋白2染色),且与钙化严重程度相关。炎症标志物未见变化……,# 饮食诱导血管钙化的慢性肾脏病大鼠模型中的肠道改变 ### DOI链接 本数据集包含相关手稿中分析的全部数据。
关于方法和统计分析,请参阅手稿。* 数据集:https://doi.org/10.5061/dryad.k0p2ngfhx * 文章:https://doi.org/10.1002/2211-5463.70043 ## 数据描述 ### 文件 * Gut_alterations_in_SNXVC_rat.csv ### 结构 * 每一行代表一个观察单位(一只动物)。* 各列指实验组和方案结束时观察到的个体值。* 个体值对应于血液、尿液、肾脏、主动脉、结肠和回肠分析(生物学测定、组织学、RTqPCR)。* 数值以原始尺度报告,并在适用时报告转换后的值。* 缺失值标记为“.” ### 变量 | 名称 …,
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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