大鼠UUO模型中极化SRM与基于SHG的形态计量学对抗纤维化疗法的定量与比较
该数据集来自search.dataone.org，围绕大鼠5天单侧输尿管梗阻（UUO）模型中的肾间质纤维化（IF）定量分析，比较传统极化Sirius Red形态计量学（SRM）与基于二次谐波生成（SHG）的无染色组织形态计量学
基本信息
资源简介
大鼠UUO模型中极化SRM与基于SHG的形态计量学对抗纤维化疗法的定量与比较
Quantification and comparison of anti-fibrotic therapies by polarized SRM and SHG-based morphometry in rat UUO model
该数据集来自search.dataone.org，围绕大鼠5天单侧输尿管梗阻（UUO）模型中的肾间质纤维化（IF）定量分析，比较传统极化Sirius Red形态计量学（SRM）与基于二次谐波生成（SHG）的无染色组织形态计量学。数据覆盖胶原I、III、IV的免疫组化共定位验证，以及两种方法在相关性、动态范围、敏感性及检测三种不同治疗方案抗纤维化效果方面的能力。可用于纤维化图像分析、方法学比较与抗纤维化疗效评估研究（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）：肾间质纤维化（IF）是多种慢性肾脏疾病（CKD）疾病进展的重要病理表现。然而，IF的定量和可重复分析仍然是一个挑战，尤其是在进展性IF的实验动物模型中。在本研究中，我们比较了传统的极化Sirius Red形态计量学（SRM）与新型基于二次谐波生成（SHG）的无染色组织形态计量学，用于大鼠5天单侧输尿管梗阻（UUO）模型中IF的定量分析。为了验证SHG检测IF中纤维状胶原成分的特异性，使用IHC进行了I型、III型和IV型胶原的共定位研究。此外，我们检查了极化SRM和基于SHG的形态计量学检测三种不同治疗方案抗纤维化效果的相关性、动态范围、敏感性和能力。
【主题与分类】
主题标签：Sirius Red morphometry、Interstitial fibrosis、Chronic kidney diseases、Imaging analysis、SHG。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%3A6cb85876e05279b047e2f93ab76645eb477509c2861e48544e0522de927a7bf4
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
肾间质纤维化（IF）是多种慢性肾脏病（CKD）进展的重要病理表现。然而，IF的定量和可重复性分析仍是一项挑战，尤其是在进行性IF的实验动物模型中。本研究比较了传统的偏振天狼星红形态计量学（SRM）与基于二次谐波生成（SHG）的新型未染色组织形态计量学，用于大鼠5天单侧输尿管梗阻（UUO）模型中IF的定量分析。为验证SHG检测IF中纤维状胶原成分的特异性，采用免疫组化（IHC）进行了I型、III型和IV型胶原的共定位研究。此外，我们还检验了偏振SRM和基于SHG的形态计量学在检测三种不同治疗方案抗纤维化效果方面的相关性、动态范围、灵敏度及能力。
我们在三项独立研究中进行了比较，这些研究中动物分别接受三种机制不同的药物治疗：依那普利（ENA，15、30、60 mg/kg）、霉酚酸酯（MMF，2、20 mg/kg）或结缔组织生长因子（CTGF）中和抗体EX75606（1、3、10 mg/kg）。我们的结果表明，SHG信号与纤维状I型和III型胶原蛋白有很强的共定位，但与非纤维状IV型胶原蛋白无共定位。以纤维化皮质面积百分比计算的定量IF显示，偏振光SRM和基于SHG的形态学分析具有相似的响应特征。两种方法在所有三项药理学研究中均表现出强相关性（r² = 0.89–0.96）。然而，与偏振光SRM相比，基于SHG的形态学分析在治疗后IF降低方面提供了更大的动态范围和绝对幅度。总之，我们证明，在未染色的肾脏组织中，基于SHG的形态学分析在纤维状胶原蛋白定量方面与偏振光SRM相当，但在检测治疗所致IF降低方面具有更高的灵敏度。
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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