孕期母马营养对断奶马驹至两岁睾丸与骨骼发育、葡萄糖代谢及过营养反应的影响数据
该数据集来自 Dryad,对应 2017 年一项关于孕期母马营养对后代发育影响的研究。研究以 24 匹骑乘型母马为对象,从妊娠中期至分娩分别饲喂仅牧草或破碎大麦加牧草,所产公驹在 12 月龄去势,并在 20 至 24 月龄期间接受自动精料饲喂器过营养处理(达需要量的 140%)

基本信息
资源简介
孕期母马营养对断奶马驹至两岁睾丸与骨骼发育、葡萄糖代谢及过营养反应的影响数据
Data from: Maternal nutrition during pregnancy affects testicular and bone development, glucose metabolism and response to overnutrition in weaned horses up to two years
该数据集来自 Dryad,对应 2017 年一项关于孕期母马营养对后代发育影响的研究。研究以 24 匹骑乘型母马为对象,从妊娠中期至分娩分别饲喂仅牧草或破碎大麦加牧草,所产公驹在 12 月龄去势,并在 20 至 24 月龄期间接受自动精料饲喂器过营养处理(达需要量的 140%)。数据覆盖 6 至 24 月龄的生长监测、葡萄糖稳态评估,以及睾丸和骨骼发育、代谢与过营养反应相关指标,可用于研究母体营养对马驹内分泌、营养和代谢疾病及骨软骨病的影响(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2017。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):怀孕母马和断奶后马驹常被饲喂富含可溶性碳水化合物的精料以及牧草。近期研究表明,使用精料与马驹代谢改变和骨软骨病发生有关。本研究旨在确定妊娠期母马日粮是否影响从 20 至 24 月龄过营养饲喂的周岁马以及青春期前公驹的代谢、骨关节状态和生长和/或性成熟。24 匹骑乘型母马从妊娠中期至分娩仅饲喂牧草(n=12,F 组)或破碎大麦加牧草(n=12,B 组)。公驹在 12 月龄去势。在 20 至 24 月龄之间,所有周岁马使用自动精料饲喂器进行过营养饲喂(需要量的 +140%)。对后代在 6 至 24 月龄之间进行生长监测,通过改良法评估葡萄糖稳态
【主题与分类】
主题标签:Equus caballus、DOHaD、Osteochondrosis、Feeding challenge、horse。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.76dn2
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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数据集获取
源站:https://doi.org/10.5061/dryad.76dn2
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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 226.7 KB。
数据说明
怀孕母马和断奶后的马驹通常被喂食富含可溶性碳水化合物的精料以及饲草。近期研究表明,精料的使用与马驹代谢改变及骨软骨病的发展有关。本研究旨在确定妊娠期间母马的饮食是否会影响从20至24月龄过度喂养的周岁马以及青春期前公马的代谢、骨关节状态和生长和/或性成熟。选取24匹骑乘马母马,从妊娠中期至分娩分别仅喂食饲草(n=12,F组)或喂食碎大麦加饲草(n=12,B组)。公马在12月龄时被阉割。在20至24月龄之间,所有周岁马均通过自动精料喂食器过度喂养(超出需要量的140%)。对后代在6至24月龄期间的生长进行了监测,在19和24月龄时通过改良频繁采样静脉内葡萄糖耐量试验(FSIGT)评估葡萄糖稳态,并在24月龄时使用放射学检查探究骨关节状态。采用立体学和RT-qPCR分析了青春期前公马睾丸的结构和功能。
断奶后体重增长在各组间无差异。与B组公驹相比,F组公驹在12月龄时睾丸成熟延迟。从19月龄起,B组周岁马 vs F组周岁马的管骨更宽。F组周岁马在19月龄时比B组周岁马更易出现胰岛素抵抗,但B组周岁马受过度营养影响更严重,表现为胰岛素敏感性降低。24月龄时骨关节状态在各组间无差异。总之,对妊娠母马和生长期驹的营养管理可能影响公驹的性成熟以及驹至24月龄的代谢。这些影响可能对老年马的繁殖和运动性能产生不利影响。
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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