酶多态性、氧气与损伤:SDH多态性昆虫飞行诱导氧化损伤的脂质组学分析

该数据集来自 search.dataone.org,围绕 Glanville fritillary 蝴蝶(Melitaea cinxia)Sdhd 基因的平衡多态性,研究琥珀酸脱氢酶变异对飞行诱导氧化损伤的影响

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基因组Hypoxiacomplex IIOxidative damageMelitaea cinxiasuccinate dehydrogenasesodiated lipid
Enzyme polymorphism, oxygen and injury: a lipidomic analysis of flight-induced oxidative damage in a SDH-polymorphic insect

基本信息

模态
基因组
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-11-01

资源简介

酶多态性、氧气与损伤:SDH多态性昆虫飞行诱导氧化损伤的脂质组学分析

Enzyme polymorphism, oxygen and injury: a lipidomic analysis of flight-induced oxidative damage in a SDH-polymorphic insect

该数据集来自 search.dataone.org,围绕 Glanville fritillary 蝴蝶(Melitaea cinxia)Sdhd 基因的平衡多态性,研究琥珀酸脱氢酶变异对飞行诱导氧化损伤的影响。数据涉及在呼吸计中连续飞行(3 分钟)后出现力竭与恢复的个体,以及连续多日飞行和注射百草枯的蝴蝶,包含飞行肌脂质组学谱。可用于分析缺氧-复氧相关氧化损伤、HIF 通路激活与脂质组变化的关系(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):当活跃组织获得的氧气不足以满足代谢需求时,琥珀酸会积累并产生两个基本效应:它引起缺血-再灌注损伤,同时激活缺氧诱导因子通路(HIF)。Glanville fritillary 蝴蝶(Melitaea cinxia)在 Sdhd 中具有平衡多态性,此前已被证明影响 HIF 通路激活和气门形态,并在此用于实验检验琥珀酸脱氢酶变异影响氧化损伤的假说。我们刺激蝴蝶在呼吸计中连续飞行(持续 3 分钟),这通常引起力竭和恢复的发作,提示飞行肌中缺氧和复氧导致细胞损伤的可能性。事实上,连续多日飞行的蝴蝶的飞行肌具有与休息的注射百草枯的蝴蝶相似的脂质组学谱,但 d

【主题与分类】

主题标签:Hypoxia、complex II、Oxidative damage、Melitaea cinxia、succinate dehydrogenase、sodiated lipid。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Abe85f6b534081f8f0747d32be074988b6d174e168984f7b84abab2c928ad2c76

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

当活跃组织获得的氧气不足以满足代谢需求时,琥珀酸便会积累,并产生两个基本效应:它既会引起缺血-再灌注损伤,同时也会激活缺氧诱导因子通路(HIF)。Glanville fritillary蝴蝶(Melitaea cinxia)在Sdhd基因上具有一种平衡多态性,此前已被证明会影响HIF通路的激活和气管形态,本研究利用这一特性来实验检验以下假说:琥珀酸脱氢酶的变异会影响氧化损伤。我们刺激蝴蝶在呼吸计中连续飞行(持续3分钟),这通常会导致力竭与恢复的交替出现,提示飞行肌肉中可能因缺氧和复氧而发生细胞损伤。事实上,连续数日飞行的蝴蝶,其飞行肌肉的脂质组学特征与静息状态下注射百草枯的蝴蝶相似,而与静息未处理的蝴蝶不同。许多蝴蝶表现出飞行代谢率下降……

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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