脂联素在急性肾损伤与肥胖相关肾病中作用的支撑数据

该数据集包含支持题为“脂联素在急性肾损伤与肥胖相关慢性肾病中作用”的论文的原始实验数据。该研究利用动物实验、细胞培养研究及后续分析数据的组合,探讨脂联素在与肥胖相关的急性和慢性肾损伤模型中的保护机制

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基因组内分泌、营养和代谢疾病肥胖症脂联素急性肾损伤肥胖相关肾病
Supporting data for “The role of adiponectin in acute kidney injury and obesity-related kidney disease”

基本信息

模态
基因组
许可
Creative Commons Attribution Non Commercial 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

脂联素在急性肾损伤与肥胖相关肾病中作用的支撑数据

该数据集包含支持题为“脂联素在急性肾损伤与肥胖相关慢性肾病中作用”的论文的原始实验数据。该研究利用动物实验、细胞培养研究及后续分析数据的组合,探讨脂联素在与肥胖相关的急性和慢性肾损伤模型中的保护机制

Supporting data for “The role of adiponectin in acute kidney injury and obesity-related kidney disease”

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含支持题为“脂联素在急性肾损伤与肥胖相关慢性肾病中作用”的论文的原始实验数据。该研究利用动物实验、细胞培养研究及后续分析数据的组合,探讨脂联素在与肥胖相关的急性和慢性肾损伤模型中的保护机制。数据按论文章节组织,包含来自多种生化、分子、组织学和影像学技术的原始和处理后结果。这些技术包括用于组织学评估的苏木精和伊红(HE)、过碘酸-雪夫(PAS)、免疫组织化学(IHC)和免疫荧光(IF)染色;用于蛋白质和基因表达分析的蛋白质印迹(WB)和定量聚合酶链反应(QPCR);用于细胞的流式细胞术(FLOW)

【主题与分类】

主题标签:内分泌、营养和代谢疾病、肥胖症、脂联素、急性肾损伤、肥胖相关肾病。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/肥胖症。

【获取与许可】

源站页面:https://datahub.hku.hk/articles/dataset/Supporting_data_for_The_role_of_adiponectin_in_acute_kidney_injury_and_obesity-related_kidney_disease_/30002860/1

使用许可:Creative Commons Attribution Non Commercial 4.0 International。

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源站:https://doi.org/10.25442/hku.30002860.v1

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  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。

数据说明

本数据集包含支持题为《脂联素在急性肾损伤与肥胖相关慢性肾脏病中的作用》的论文研究所用的原始实验数据。该研究通过动物实验、细胞培养研究及后续分析数据的结合,探讨了脂联素在肥胖相关的急性与慢性肾损伤模型中的保护机制。数据按论文章节组织,包括来自多种生化、分子、组织学和影像学技术的原始及处理后结果。这些技术包括用于组织学评估的苏木精-伊红(HE)、过碘酸-雪夫(PAS)、免疫组织化学(IHC)和免疫荧光(IF)染色;用于蛋白质和基因表达分析的蛋白质印迹(WB)和定量聚合酶链反应(QPCR);用于细胞群体表征的流式细胞术(FLOW);以及用于超微结构分析的透射电子显微镜(TEM)和扫描电子显微镜(SEM)。

该数据集为论文中讨论的研究结果提供了全面的基础,涵盖了项目过程中产生的所有关键实验证据。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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