醚脂生物合成促进秀丽隐杆线虫寿命延长并支持多种延寿范式

该数据集来自 search.dataone.org,围绕醚脂生物合成与寿命延长的关系,以秀丽隐杆线虫(C. elegans)为研究模型,涉及二甲双胍等双胍类药物、饮食限制、TOR 抑制及线粒体相关延寿机制

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基因组预测ether lipidsC. elegansMetabolismmetforminAging
Ether lipid biosynthesis promotes lifespan extension and enables diverse prolongevity paradigms in Caenorhabditis elegans

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

醚脂生物合成促进秀丽隐杆线虫寿命延长并支持多种延寿范式

Ether lipid biosynthesis promotes lifespan extension and enables diverse prolongevity paradigms in Caenorhabditis elegans

该数据集来自 search.dataone.org,围绕醚脂生物合成与寿命延长的关系,以秀丽隐杆线虫(C. elegans)为研究模型,涉及二甲双胍等双胍类药物、饮食限制、TOR 抑制及线粒体相关延寿机制。数据可用于探索醚脂代谢在衰老与代谢疾病中的作用,支撑糖尿病相关寿命干预研究(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):双胍类药物,包括世界上处方量最大的 2 型糖尿病治疗药物二甲双胍,不仅能降低血糖,还能在临床前模型中促进长寿。人体流行病学研究与这些发现相平行,表明二甲双胍对长寿以及降低与衰老相关疾病的发生率和发病率具有有利影响。尽管有这一前景,负责这些健康益处的全部分子效应器仍难以捉摸。通过在秀丽隐杆线虫中进行无偏筛选,我们发现了醚脂生物合成所必需的基因在双胍类药物的有利效应中的作用。我们证明,双胍类药物通过刺激醚脂生物合成来促进寿命延长。醚脂生物合成机制的缺失也减轻了归因于饮食限制、雷帕霉素靶蛋白(TOR)抑制和线粒体的寿命延长

【主题与分类】

主题标签:ether lipids、C. elegans、Metabolism、metformin、Aging。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%3A6910d000c94ee3a62e4fbee3de1ac2ee2204ca4e449008e2ab7f00e84a5db554

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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。

数据说明

双胍类药物,包括世界上处方量最大的2型糖尿病治疗药物二甲双胍,不仅在临床前模型中降低血糖,还促进长寿。人体流行病学研究与这些发现相平行,表明二甲双胍对长寿以及降低衰老相关疾病的发生率和发病率具有有利影响。尽管前景可观,但负责这些健康益处的全部分子效应器仍不明确。通过在秀丽隐杆线虫中进行无偏筛选,我们发现了醚脂生物合成所必需的基因在双胍类药物的有利效应中的作用。我们证明,双胍类药物通过刺激醚脂生物合成来促进寿命延长。醚脂生物合成机制的缺失也减轻了归因于饮食限制、雷帕霉素靶蛋白(TOR)抑制和线粒体电子传递链抑制的寿命延长。对这一发现的一种可能机制解释是,醚……,Cedillo, L., Ahsan, F.M., 等人的补充文件2,醚脂生物合成促进秀丽隐杆线虫的寿命延长并实现多种延寿范式。

本文件包含上述手稿中以Microsoft Excel格式提供的数据集,其中秀丽隐杆线虫(野生型及3种突变体:fard-1、ads-1和acl-7)分别用溶剂或苯乙双胍处理。数据包含3个生物学重复。该文件有3个工作表:1) 每种已鉴定醚脂的原始质量计数 2) 每种已鉴定醚脂的归一化质量计数 3) 每种已鉴定醚脂的归一化并经log10转换的质量计数。数据归一化的方法在相关方法部分中描述。本文件可在Microsoft Excel(所有版本)中打开。

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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