胰岛素输注与犬肌肉NPPC表达及血浆C型利钠肽水平相关

该数据集来自 search.dataone.org,围绕胰岛素刺激下犬骨骼肌基因表达变化,重点关注编码C型利钠肽的NPPC基因

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基因组分类insulinskeletal musclec-type natriuretic peptideRNA sequencingDiabetes mellitus
Insulin infusion is linked to increased NPPC expression in muscle and plasma C-type natriuretic peptide levels in dogs

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

胰岛素输注与犬肌肉NPPC表达及血浆C型利钠肽水平相关

Insulin infusion is linked to increased NPPC expression in muscle and plasma C-type natriuretic peptide levels in dogs

该数据集来自 search.dataone.org,围绕胰岛素刺激下犬骨骼肌基因表达变化,重点关注编码C型利钠肽的NPPC基因。研究对四只清醒犬进行高胰岛素-正常血糖钳夹试验,在基础状态和胰岛素刺激状态下采集骨骼肌活检与动脉血浆样本,并对肌肉组织开展bulk RNA测序以识别差异表达基因。数据可用于分析胰岛素对骨骼肌基因表达及血浆C型利钠肽水平的影响,涉及糖尿病与心血管代谢相关研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究的目的是评估犬骨骼肌中胰岛素刺激的基因表达,特别关注NPPC,即编码C型利钠肽的基因,C型利钠肽是心脏代谢功能的关键激素调节因子。四只清醒犬接受了高胰岛素-正常血糖钳夹研究。在基础状态和胰岛素刺激状态下采集骨骼肌活检和动脉血浆样本。对肌肉组织进行bulk RNA测序,以识别这两种稳态条件之间的差异表达基因。我们的结果表明,NPPC是骨骼肌中对胰岛素输注反应表达最高的基因,在基础状态和胰岛素刺激状态之间上升四倍。为支持我们的RNA测序数据,我们发现将血浆胰岛素浓度提高到基础水平的15倍可引起2倍(p = 0.0001)的增加

【主题与分类】

主题标签:insulin、skeletal muscle、c-type natriuretic peptide、RNA sequencing、Diabetes mellitus。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%3A270f475ce2ca5fd564b732349bed90bcf7cd9623df0e795d34845104cd906d98

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

本研究旨在评估犬骨骼肌中胰岛素刺激的基因表达,特别关注NPPC——编码C型利钠肽的基因,C型利钠肽是心脏代谢功能的关键激素调节因子。四只清醒犬接受了高胰岛素-正常血糖钳夹研究。在基础状态和胰岛素刺激状态下采集骨骼肌活检样本和动脉血浆样本。对肌肉组织进行批量RNA测序,以鉴定这两种稳态条件之间的差异表达基因。我们的结果显示,NPPC是骨骼肌中对胰岛素输注反应表达最高的基因,在基础状态和胰岛素刺激状态之间升高了四倍。为支持我们的RNA测序数据,我们发现将血浆胰岛素浓度提高至基础水平的15倍,可使动脉血浆中C型利钠肽N端前激素浓度增加2倍(p = 0.0001)。我们的数据提示胰岛素可能在刺激骨骼肌分泌C型利钠肽中发挥作用。

在此背景下,C型利钠肽可能以旁分泌方式发挥作用,促进肌肉-血管床之间的交互作用,并增强胰岛素介导的血管舒张。这可能有助于增加胰岛素和葡萄糖的输送,尤其是在餐后吸收状态下。

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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