MUFA-HFD与SFA-HFD喂养糖尿病小鼠肾皮质脂质组数据

该数据集为糖尿病小鼠模型的肾皮质脂质组学数据,比较了富含不饱和油酸的高脂饮食与富含饱和棕榈酸的黄油饮食对肾脏脂质储存和肾小管损伤的影响

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其他分类MUFALipidomicsLipid dropletsSFADiabetic nephropathy
Lipidomic data of the kidney cortex from diabetic mice fed MUFA-HFD and SFA-HFD

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

MUFA-HFD与SFA-HFD喂养糖尿病小鼠肾皮质脂质组数据

Lipidomic data of the kidney cortex from diabetic mice fed MUFA-HFD and SFA-HFD

该数据集为糖尿病小鼠模型的肾皮质脂质组学数据,比较了富含不饱和油酸的高脂饮食与富含饱和棕榈酸的黄油饮食对肾脏脂质储存和肾小管损伤的影响。数据通过shotgun lipidomics方法获取,覆盖肾皮质脂质组变化,可用于研究脂滴在糖尿病肾病中的保护或损伤作用,以及饮食脂肪酸类型对肾脏脂质代谢的影响(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):在糖尿病患者中,血脂异常常导致器官损伤,如糖尿病肾病(DKD)。DKD与肾内甘油三酯(TAG)在脂滴(LD)中的过度沉积相关。然而,脂滴发挥保护还是损伤作用尚不清楚,以及这如何受饮食模式影响。通过使用糖尿病小鼠模型,我们发现富含不饱和油酸(OA)的高脂饮食导致肾近端小管细胞(PTC)中脂滴内脂质储存更多,但肾小管损伤比含饱和棕榈酸(PA)的相应黄油饮食更少。为了研究脂质组的变化,我们对这些小鼠的肾皮质进行了shotgun lipidomics。

【主题与分类】

主题标签:MUFA、Lipidomics、Lipid droplets、SFA、Diabetic nephropathy。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%3A56cfa74cd4bdb0b1126b6feb45053f0deeba2b9a35f9254d6804a1b8358bcf36

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A56cfa74cd4bdb0b1126b6feb45053f0deeba2b9a35f9254d6804a1b8358bcf36

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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

在糖尿病患者中,血脂异常常导致器官损伤,如糖尿病肾病(DKD)。DKD与甘油三酯(TAG)在脂滴(LD)中的肾脏过度沉积相关。然而,脂滴究竟起保护作用还是损伤作用,以及饮食模式如何影响这一作用,目前尚不清楚。通过使用糖尿病小鼠模型,我们发现富含不饱和油酸(OA)的高脂饮食导致肾近端小管细胞(PTC)脂滴中脂质储存增多,但与小管损伤较相应的含饱和棕榈酸(PA)的黄油饮食更少。为了研究脂质组的变化,我们对这些小鼠的肾皮质进行了鸟枪脂质组学分析。

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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