糖尿病大鼠伤口模型中绿头蝇幼虫与丝路蓍提取物组合促伤口愈合活性的组织病理学研究
该数据集来自search.dataone.org,聚焦糖尿病大鼠创面模型,研究Lucilia sericata幼虫分泌物与Achillea sintenisii植物提取物组合软膏的促愈合作用,并与商用愈合霜Furacin®进行对比

基本信息
资源简介
糖尿病大鼠伤口模型中绿头蝇幼虫与丝路蓍提取物组合促伤口愈合活性的组织病理学研究
Histopathological investigation of wound healing activities of Lucilia sericata larva and Achillea sintenisii extract combinations in diabetic rat wound model
该数据集来自search.dataone.org,聚焦糖尿病大鼠创面模型,研究Lucilia sericata幼虫分泌物与Achillea sintenisii植物提取物组合软膏的促愈合作用,并与商用愈合霜Furacin®进行对比。数据覆盖切除性创面的组织病理学检查结果,涉及创面愈合、糖尿病及医疗健康等主题。可用于评估联合疗法在代谢性疾病相关慢性创面中的效果,支持创面修复研究与补充疗法比较分析(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):慢性创面是一个重要的健康问题,尤其在糖尿病等代谢性疾病患者中,给个人和医疗系统带来沉重的经济负担。除常规治疗外,补充疗法越来越多地用于支持创面愈合。利用Lucilia sericata幼虫的蛆虫清创疗法(MDT)是全球公认的治疗不愈合创面的方法。这些幼虫分泌具有抗真菌、抗菌和抗炎特性的物质。草药疗法在慢性创面护理中也发挥作用,多种Achillea物种传统上用于医疗目的。本研究调查了结合L. sericata幼虫分泌物和Achillea sintenisii植物提取物的软膏与商用创面愈合霜Furacin®相比的创面愈合效果。创建了切除性创面
【主题与分类】
主题标签:Wound healing、Health care、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%3Ab7897ad8ba841e776a70dae69edd71c38b8dc45bd710012ca26305d3d8ebe958
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
慢性伤口是一个重要的健康问题,尤其在糖尿病等代谢性疾病患者中,并给个人和医疗系统带来了沉重的经济负担。除常规治疗外,补充疗法越来越多地被用于支持伤口愈合。蛆虫清创疗法(MDT)利用丝光绿蝇幼虫,是全球公认的治疗不愈合伤口的方法。这些幼虫分泌具有抗真菌、抗菌和抗炎特性的物质。草药疗法在慢性伤口护理中也发挥作用,多种蓍草属植物传统上用于药用目的。本研究考察了一种由丝光绿蝇幼虫分泌物和Achillea sintenisii植物提取物组成的药膏的伤口愈合效果,并与商用伤口愈合霜Furacin®进行比较。在糖尿病Wistar白化大鼠上制作切除伤口,将其分为四组:DF(Furacin®)、DM(L.
丝光绿蝇(Lucilia sericata)……,# 数据来源:丝光绿蝇幼虫与* Achillea sintenisii *提取物联合应用在糖尿病大鼠伤口模型中的伤口愈合活性组织病理学研究
数据集DOI:10.5061/dryad.b2rbnzsv8
数据与文件结构说明
| 字段 | 详情 |
|---|---|
| 日期 | 2026年4月9日 |
| 研究类型 | 体内糖尿病伤口愈合实验 |
| 文件总数 | 4个数据集(2个Excel文件 + 大体照片 + 组织学图像) |
| 染色 | 苏木精-伊红(H&E)染色 |
| 放大倍数 | 10倍 |
| 比例尺 | 200 µm |
目录
- 研究概述……
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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