丁香水提物对高胆固醇血症大鼠血脂与炎症标志物的影响：存档个体数据再分析
该数据集收录了丁香水提物干预高胆固醇血症大鼠实验的存档个体数据，每行对应一只大鼠的一个变量，覆盖原文表2至表4及图3所依据的个体值
基本信息
资源简介
丁香水提物对高胆固醇血症大鼠血脂与炎症标志物的影响：存档个体数据再分析
Effects of aqueous clove (Syzygium aromaticum) extract on lipid profile and inflammatory markers in hypercholesterolemic rats: re-analysis of archived individual data
该数据集收录了丁香水提物干预高胆固醇血症大鼠实验的存档个体数据，每行对应一只大鼠的一个变量，覆盖原文表2至表4及图3所依据的个体值。数据来自A. Guenzet 2019年博士论文中高胆固醇血症实验组，每组8只大鼠，每个变量可恢复2至6个观测值，未开展新的动物实验。第3版新增变量级溯源表与更新版README，并补充实验地点与时间、原始记录状态、未纳入原文的葡萄糖耐量值及更新后的图号。数据可用于血脂谱与炎症标志物的再分析、剂量-效应关系探索及结果可重复性验证（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【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）：支撑文章《Effects of aqueous clove (Syzygium aromaticum) extract on lipid profile and inflammatory markers in hypercholesterolemic rats: re-analysis of archived individual data》表2至表4及图3的个体动物数值（每只大鼠、每个变量一行）。未进行新的动物实验：这些数据是A. Guenzet 2019年博士论文（Université Oran 1 Ahmed Ben Bella）中实验高胆固醇血症组可恢复的记录。每组分配8只大鼠；每个变量可恢复2至6个观测值。第3版新增变量级溯源表（MIR_ABS_variable_provenance.csv）和更新版README（实验地点与时间、原始记录状态、未纳入文章的葡萄糖耐量值、更新后的图号）；个体值、实验室电子表格、脚本和
【主题与分类】
主题标签：hypercholesterolemia、Syzygium aromaticum、atorvastatin、paraoxonase 1、inflammation、Wistar rat。本站分类：内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23198039
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据集大小约 84.7 KB。
数据说明
文章《水提丁香（Syzygium aromaticum）提取物对高胆固醇血症大鼠血脂谱和炎症标志物的影响：存档个体数据的再分析》中表2至表4及图3所依据的个体动物数值（每只大鼠每个变量一行）。未进行新的动物实验：这些数据是A. Guenzet 2019年博士论文（Université Oran 1 Ahmed Ben Bella）中实验高胆固醇血症组可恢复的记录。每组分配8只大鼠；每个变量可恢复2至6个观测值。第3版增加了变量级来源表（MIR_ABS_variable_provenance.csv）和更新的README（实验地点和时期、原始记录的状态、文章中排除的葡萄糖耐量值、更新的图号）；个体数值、实验室电子表格、脚本和核对表未变。对照组和阿托伐他汀组的PON1值被标记为不适合分析（见README）。
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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