STZ小鼠糖尿病视网膜病变中凝血酶升高及PARIN5抑制剂的保护作用数据集

本数据集来源于一项研究,旨在探究凝血酶/PAR1信号在STZ诱导的早期糖尿病视网膜病变中的作用,以及PARIN5治疗的潜在保护效果

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时间序列回归Biochemical ActivityWestern BlotElectroretinography
Thrombin is increased in diabetic retinal pathology in the STZ mice model, and its attenuation by a specific inhibitor, PARIN5, is associated with preserved function.

基本信息

模态
时间序列
大小
0.000167659 GB
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

STZ小鼠糖尿病视网膜病变中凝血酶升高及PARIN5抑制剂的保护作用数据集

Thrombin is increased in diabetic retinal pathology in the STZ mice model, and its attenuation by a specific inhibitor, PARIN5, is associated with preserved function.

本数据集来源于一项研究,旨在探究凝血酶/PAR1信号在STZ诱导的早期糖尿病视网膜病变中的作用,以及PARIN5治疗的潜在保护效果。数据采集自糖尿病与非糖尿病C57BL/6J小鼠,实验组包括未处理对照组、STZ处理(溶剂治疗)组和STZ处理并接受PARIN5治疗组。数据集涵盖生化检测、分子分析、免疫荧光成像、Western Blot定量和视网膜电图(ERG)记录等多类测量结果,可用于分析凝血酶水平变化与视网膜功能保护之间的关联(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本数据集包含研究凝血酶/PAR1信号在STZ诱导的糖尿病小鼠模型早期糖尿病视网膜病变中的作用以及PARIN5治疗潜在保护效果过程中生成的原始实验数据。数据采集自经链脲佐菌素(STZ)诱导糖尿病的糖尿病和非糖尿病C57BL/6J小鼠。实验组包括未处理对照组、STZ处理动物(溶剂治疗)和接受PARIN5治疗的STZ处理动物。数据集包括通过生化检测、分子分析、免疫荧光成像、Western Blot定量和视网膜电图(ERG)记录获得的测量结果。

【主题与分类】

主题标签:Biochemical Activity、Western Blot、Electroretinography。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://data.mendeley.com/datasets/8xzybwyd2z

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使用方式

数据集获取

源站:https://doi.org/10.17632/8xzybwyd2z

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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。

数据集大小约 167.7 KB。

数据说明

本数据集包含了一项研究过程中产生的原始实验数据,该研究利用STZ诱导的糖尿病小鼠模型,探究了凝血酶/PAR1信号在早期糖尿病视网膜病变中的作用以及PARIN5治疗的潜在保护效果。数据采集自经链脲佐菌素(STZ)诱导糖尿病的糖尿病型和非糖尿病型C57BL/6J小鼠。实验分组包括未处理的对照组、STZ处理组(载体治疗)以及接受PARIN5治疗的STZ处理组。数据集涵盖了生化检测、分子分析、免疫荧光成像、蛋白质印迹定量以及视网膜电图(ERG)记录所获得的测量结果。

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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