Rhodiola Rosea 对瘦素受体敲除小鼠模型中糖尿病、炎症和微生物群生物标志物的影响

源站描述指出,2 型糖尿病是全球最常见的内分泌疾病,肠道微生物群已成为其管理的潜在靶点,二甲双胍等治疗可改变肠道微生物群及相关代谢通路,但现有药物存在局限与副作用,因此需要替代疗法

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The impact of Rhodiola Rosea on biomarkers of diabetes, inflammation, and microbiota in a leptin receptor-knockout mouse model

基本信息

模态
其他
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

Rhodiola Rosea 对瘦素受体敲除小鼠模型中糖尿病、炎症和微生物群生物标志物的影响

The impact of Rhodiola Rosea on biomarkers of diabetes, inflammation, and microbiota in a leptin receptor-knockout mouse model

该数据集来自 search.dataone.org,属于内分泌、营养和代谢疾病下的糖尿病分类,主题涉及 diabetes、Microbiome 与 Rhodiola rosea。源站描述指出,2 型糖尿病是全球最常见的内分泌疾病,肠道微生物群已成为其管理的潜在靶点,二甲双胍等治疗可改变肠道微生物群及相关代谢通路,但现有药物存在局限与副作用,因此需要替代疗法。研究在 2 型糖尿病的瘦素受体敲除(db/db)小鼠模型中考察 Rhodiola rosea 根提取物的作用,此前工作显示其具有抗炎和调节肠道微生物群并延长寿命的特性。该数据可用于探索糖尿病相关的微生物群与生物标志物研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal 。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):2 型糖尿病是全球最常见的内分泌疾病,近来肠道微生物群已成为其管理的潜在靶点。近期研究表明,该疾病可能使个体易感于某些微生物组组成,而二甲双胍等治疗已被证明可改变肠道微生物群及其相关代谢通路。然而,鉴于目前用于糖尿病治疗的药物存在局限性和副作用,对替代疗法的需求显著。在本研究中,我们在 2 型糖尿病的瘦素受体敲除(db/db)小鼠模型中研究了 Rhodiola rosea 根提取物的作用。我们此前的工作表明,Rhodiola rosea 具有抗炎和调节肠道微生物组的特性,同时在多种动物模型中延长了寿命。在本研究中,治疗

【主题与分类】

主题标签:diabetes、Microbiome、Rhodiola rosea、microbiome。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%3Ab068c9ca98dff4e997ec9380afdc5c6e5d7923542894495fad0f07b98aabdad1

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

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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

2型糖尿病是全球最常见的内分泌疾病,近年来肠道微生物群已成为其管理的潜在靶点。近期研究表明,该疾病可能使个体易感于特定的微生物组组成,而二甲双胍等治疗已被证明可改变肠道微生物群及其相关代谢途径。然而,鉴于目前用于糖尿病治疗的药物存在局限性和副作用,对替代疗法的需求十分显著。在本研究中,我们在2型糖尿病的瘦素受体敲除(db/db)小鼠模型中研究了红景天根提取物的作用。我们此前的工作表明,红景天具有抗炎和调节肠道微生物组的特性,同时在多种动物模型中延长了寿命。在本研究中,红景天治疗改善了空腹血糖水平,改变了对exogenous insulin的反应,并且……

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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