人脂肪组织中肥胖与2型糖尿病的转录与细胞探索
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦人脂肪组织中肥胖与2型糖尿病(T2D)的关系。研究采集了58名接受减重手术的肥胖者的配对网膜脂肪、皮下脂肪及血液样本,参与者分为伴T2D(Ob+T2D)与不伴T2D(Ob)两组

基本信息
资源简介
人脂肪组织中肥胖与2型糖尿病的转录与细胞探索
A transcriptional and cellular exploration of obesity and type-II diabetes in human adipose tissues
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦人脂肪组织中肥胖与2型糖尿病(T2D)的关系。研究采集了58名接受减重手术的肥胖者的配对网膜脂肪、皮下脂肪及血液样本,参与者分为伴T2D(Ob+T2D)与不伴T2D(Ob)两组。子集分别采用单细胞RNA测序、流式细胞术、Toll样受体激动剂刺激、组织学和多重心趋化因子检测等方法分析。数据可用于探索肥胖个体对T2D易感性的脂肪组织细胞与转录特征(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):肥胖是2型糖尿病(T2D)的主要风险因素,但许多肥胖者从未发展为T2D,而某些个体易感的原因仍不清楚。为了在脂肪组织水平上研究这一问题,我们从58名接受减重手术的肥胖者中采集了配对的网膜脂肪和皮下脂肪以及血液。参与者要么有(Ob+T2D)要么没有(Ob)T2D的临床诊断。队列的子集用多种方法进行了分析:1)脂肪基质细胞的单细胞RNA测序(n = 10),2)基线和刺激后脂肪基质细胞与血单核细胞的流式细胞术(n = 42),3)用Toll样受体激动剂刺激网膜基质细胞(n = 20),4)脂肪切片的组织学(n = 17),以及5)血清中多重趋化因子测量(n = 35)。在T2D中,网膜基质区室 wa
【主题与分类】
主题标签:Adipose tissue、Inflammation、Diabetes mellitus。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aefff1027eafe9fea6b798b98d185db8130264a91135dbb05134e0d835f76e79a
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
肥胖是II型糖尿病(T2D)的主要风险因素,然而许多肥胖者从未发展为该病,为何某些个体易感仍不清楚。为在脂肪组织层面探究这一问题,我们从58名接受减重手术的肥胖者中采集了配对的网膜脂肪和皮下脂肪以及血液样本。参与者要么有(Ob+T2D)要么没有(Ob)T2D的临床诊断。我们采用多种方法对队列中的部分样本进行了分析:1)对脂肪基质细胞进行单细胞RNA测序(n=10);2)在基线和刺激后对脂肪基质细胞和血单核细胞进行流式细胞术分析(n=42);3)用Toll样受体激动剂刺激网膜基质细胞(n=20);4)对脂肪切片进行组织学检查(n=17);5)检测血清中多重趋化因子(n=35)。在T2D中,网膜基质区室发生重塑,最显著的是间皮细胞和内皮细胞。间皮细胞和IGFBP2+细胞……完整实验细节见相关文章。以下是与本数据集用户相关的摘要。
参与者、伦理与分组 参与者为58名在爱尔兰都柏林圣文森特大学医院和圣迈克尔医院接受择期减重手术的肥胖成人。他们于2020年7月至2021年6月期间连续招募,每人均提供了书面知情同意。每人捐献了静脉血以及配对的腹部皮下和网膜脂肪组织,其中网膜组织取自大网膜左下缘。该研究经PHS IRB方案2019P001128批准,并遵循《赫尔辛基宣言》(2013年)。标本和临床记录与身份识别信息分离,并赋予匿名代码(P##)。参与者被分配到两组之一:无T2D的肥胖组(Ob)或伴有T2D的肥胖组(Ob+T2D)。分配到Ob+T2D组需同时具备临床T2D诊断和至少
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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