脓毒症急性肾损伤中的miRNA
该数据集来源于clinicaltrials.gov,主题为脓毒症相关急性肾损伤中的miRNA。源站描述涵盖脓毒症作为危及生命的器官功能障碍及宿主对感染反应失调的特征,涉及全身炎症、免疫抑制、凝血级联激活及内皮血管通透性增加等病理过程,并指出急性肾损伤是脓毒症所致重要器官损伤之一,也是危重患者死亡预测

基本信息
资源简介
脓毒症急性肾损伤中的miRNA
该数据集来源于clinicaltrials.gov,主题为脓毒症相关急性肾损伤中的miRNA。源站描述涵盖脓毒症作为危及生命的器官功能障碍及宿主对感染反应失调的特征,涉及全身炎症、免疫抑制、凝血级联激活及内皮血管通透性增加等病理过程,并指出急性肾损伤是脓毒症所致重要器官损伤之一,也是危重患者死亡预测因素,而脓毒症性急性肾损伤的确切病理生理机制仍具挑战且了解不足。数据可用于脓毒症急性肾损伤相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:脓毒症、急性肾损伤、脓毒症所致急性肾损伤。脓毒症通常被定义为一种危及生命的器官功能障碍,以及宿主对感染(如细菌、病毒、真菌)反应失调。脓毒症的典型病理生理过程包括全身性炎症、免疫抑制、凝血级联激活,以及内皮血管通透性增加并随后液体渗漏至间质间隙。持续性脓毒症所致最重要的器官损害之一是急性肾损伤(AKI),它也是危重患者死亡率的预测因素。脓毒性AKI的确切病理生理机制仍是一个具有挑战性且认识不足的问题。脓毒性休克期间组织氧输送减少,加之肾小管细胞通常氧耗较高,使其易发生缺血性损伤,并导致肾小管细胞死亡。在脓毒症和脓毒性休克中潜在的免疫炎症反应生物标志物中,五聚蛋白3(PTX3)可能具有前景,它通过激活多条致病通路在内皮功能障碍中发挥重要作用。近期研究显示,PTX3对AKI中活性氧抑制、线粒体损伤及凋亡通路具有积极作用(3,4)。另一个有前景的AKI尿液或血清生物标志物似乎是尿调节素,其在脓毒症反应中受到动态调控。在人类脓毒性AKI发展过程中,血清尿调节素浓度下降,并与肾脏和全身氧化损伤增加相关(5,6,7)。微小RNA是小型非编码RNA,据报道可作为AKI发展的有用生物标志物或AKI治疗的潜在靶点。在危重脓毒症患者中,同时测定血清PTX3和尿调节素,以及与PTX3和尿调节素特异性信号通路相关的特定循环miRNA,可能为脓毒性AKI病理生理学带来新见解,并有助于未来在脓毒症中开发新的预防或治疗选择。
【主题与分类】
主题标签:Sepsis、Acute Kidney Injury、Acute Kidney Injury Due to Sepsis。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06498336
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06498336
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:脓毒症、急性肾损伤、脓毒症所致急性肾损伤。脓毒症通常被定义为一种危及生命的器官功能障碍,以及宿主对感染(如细菌、病毒、真菌)反应失调(1)。脓毒症的典型病理生理过程包括全身性炎症、免疫抑制、凝血级联反应激活,以及内皮血管通透性增加并随后液体渗漏至间质间隙。持续性脓毒症所致最重要的器官损害之一是急性肾损伤(AKI),它也是危重症患者死亡率的预测因素。脓毒性AKI的确切病理生理机制仍是一个具有挑战性且认识不足的问题。脓毒性休克期间组织氧输送减少,加之肾小管细胞通常氧耗较高,使其易发生缺血性损伤,并导致肾小管细胞死亡。在脓毒症和脓毒性休克中,潜在的免疫炎症反应生物标志物中,五聚蛋白3(PTX3)可能具有前景,它通过激活多条致病通路在内皮功能障碍中发挥重要作用。
近期研究显示,PTX3对AKI中活性氧的抑制、线粒体损伤及凋亡通路具有积极作用(3,4)。另一个有前景的AKI尿液或血清生物标志物似乎是尿调节素,其在脓毒症反应中受到动态调控。在脓毒症人类AKI发展过程中,血清尿调节素浓度下降,并与肾脏及全身氧化损伤增加相关(5,6,7)。微小RNA是一类小型非编码RNA,据报道可作为AKI发展的有用生物标志物或AKI治疗的潜在靶点。在危重脓毒症患者中,同时测定血清PTX3和尿调节素以及与PTX3和尿调节素特异性信号通路相关的特定循环miRNA,可能为脓毒症AKI的病理生理学带来新见解,并有助于未来在脓毒症中开发新的预防或治疗选择。
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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