胆道闭锁Kasai术前类固醇抗纤维化动物模型支撑数据

该数据集为胆道闭锁(BA)Kasai portoenterostomy(KPE)术前使用类固醇治疗研究的支撑数据,重点关注其抗纤维化效果

HKU Data RepositoryHKU Data Repository
datacite
浏览 15
基因组分类Paediatrics not elsewhere classified
Supporting data for “Animal models elucidate the anti-fibrotic effect of steroids on biliary atresia before Kasai portoenterostomy"

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution Non Commercial 4.0 International
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

胆道闭锁Kasai术前类固醇抗纤维化动物模型支撑数据

Supporting data for “Animal models elucidate the anti-fibrotic effect of steroids on biliary atresia before Kasai portoenterostomy"

该数据集为胆道闭锁(BA)Kasai portoenterostomy(KPE)术前使用类固醇治疗研究的支撑数据,重点关注其抗纤维化效果。研究采用动物模型、类器官模型及单细胞分析,并结合免疫组化、肝脏生化指标检测等常规生物学实验方法,系统评估类固醇对BA发病中代谢重编程与巨噬细胞极化的双重作用。数据文件为sc RNA测序原始数据集,可用于探索术前干预改善BA预后的机制(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution Non Commercial 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胆道闭锁(BA)是一种罕见但严重的新生儿胆管病,其特征为肝内和肝外胆管进行性闭塞,并伴有肝纤维化。迄今为止,尚缺乏评估术前治疗以改善预后的研究。本论文旨在探讨在Kasai portoenterostomy(KPE)之前使用类固醇治疗BA的疗效,尤其关注抗纤维化效果。这是首个系统评估类固醇在BA发病机制中对代谢重编程和巨噬细胞极化双重作用的研究。主要实验方法涉及动物模型、类器官模型和单细胞分析,以及其他常见生物学实验方法,如免疫组化和肝脏生化指标检测。数据文件为sc RNA测序原始数据集。

【主题与分类】

主题标签:Paediatrics not elsewhere classified。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datahub.hku.hk/articles/dataset/Supporting_data_for_Animal_models_elucidate_the_anti-fibrotic_effect_of_steroids_on_biliary_atresia_before_Kasai_portoenterostomy_/29986516/1

使用许可:Creative Commons Attribution Non Commercial 4.0 International。

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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

胆道闭锁(BA)是一种罕见但严重的新生儿胆管病,其特征为肝内和肝外胆管进行性闭塞,并伴有肝纤维化。迄今为止,尚缺乏评估术前治疗以改善预后的研究。本论文旨在探讨在Kasai肝门空肠吻合术(KPE)前使用类固醇治疗BA的疗效,尤其关注其抗纤维化作用。这是首个系统评估类固醇在BA发病机制中对代谢重编程和巨噬细胞极化双重作用的研究。所采用的主要实验方法包括动物模型、类器官模型和单细胞分析,以及其他常见的生物学实验方法,如免疫组织化学和肝脏生化指标检测。数据文件为sc RNA测序原始数据集。

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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