环境雌激素与抗雄激素化合物使雄性大鼠及其未暴露雄性后代趾比女性化的数据
该数据集来自 Dryad,对应 2013 年发表的一项研究,关注孕期暴露于低剂量雌激素类与抗雄激素类内分泌干扰物对成年雄性 Wistar 大鼠趾长比的影响

基本信息
资源简介
环境雌激素与抗雄激素化合物使雄性大鼠及其未暴露雄性后代趾比女性化的数据
Data from: Environmental levels of oestrogenic and antiandrogenic compounds feminize digit ratios in male rats and their unexposed male progeny
该数据集来自 Dryad,对应 2013 年发表的一项研究,关注孕期暴露于低剂量雌激素类与抗雄激素类内分泌干扰物对成年雄性 Wistar 大鼠趾长比的影响。研究涉及 bisphenol A(BPA)、genistein 和 vinclozolin,并同时考察该性状可能的性别二态性,以及未在孕期暴露的雄性后代。数据包含左右前爪 X 射线影像,并按标准化流程基于半自动图像分析测量 2D–5D 近端至远端指骨距离,可用于分析环境内分泌干扰物与趾比(尤其 2D : 4D)的关系(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2013。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):趾长比,尤其是第二与第四趾比(2D : 4D),在许多物种(包括人类)中与多种病理和行为状况相关,并依赖于产前雄激素与雌激素的平衡。目前尚不清楚趾比是否会被普遍存在的内分泌干扰物的环境暴露所改变。我们研究了妊娠期暴露于低剂量雌激素类和抗雄激素化合物 bisphenol A(BPA)、genistein 和 vinclozolin 对成年雄性 Wistar 大鼠趾比的影响,并同时研究该性状可能的性别二态性。我们还研究了其对妊娠期未暴露的雄性后代的影响。对左右前爪拍摄 X 射线,并采用基于半自动图像分析的标准化流程测量 2D–5D 近端至远端指骨距离。
【主题与分类】
主题标签:genistein、Wistar rat、endocrine disruptor、endocrine active substance、bisphenol A、vinclozolin。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.s2np7
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.s2np7
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 241.7 KB。
数据说明
指长比,尤其是第二指与第四指之比(2D:4D),与包括人类在内的许多物种中的多种病理和行为状况相关,并且依赖于产前雄激素与雌激素的平衡。目前尚不清楚指长比是否会被普遍存在的内分泌干扰物的环境暴露所改变。我们研究了妊娠期暴露于低剂量雌激素性和抗雄激素性化合物双酚A(BPA)、染料木素和乙烯菌核利对成年雄性Wistar大鼠指长比的影响,并同时探究该性状可能存在的性别二态性。我们还研究了未在妊娠期暴露的雄性后代所受的影响。对左右前爪拍摄X射线,并采用基于半自动图像分析的标准化程序测量2D–5D近端至远端指骨距离。我们提供的证据表明,Wistar大鼠的指长比存在性别二态性,并且我们发现,单独BPA或与染料木素和乙烯菌核利联合暴露均显著使雄性大鼠的指长比女性化。
有趣的是,在曾暴露于复合混合物中的雄性后代所繁衍的未暴露雄性后代中,也发现了显著的数字比女性化现象。总之,产前环境水平的内分泌活性物质会永久性地扰乱数字比。因此,在啮齿类动物中,成年期的数字比测量是产前暴露于低剂量内分泌干扰物的一种有前景的生物标志物,对未来的人类研究具有潜在意义。
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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