早期Plasmodium诱导的炎症不加速小鼠衰老

该数据集来自 search.dataone.org,围绕早期Plasmodium yoelii感染诱导的炎症反应是否加速小鼠衰老这一问题

dataone
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蛋白质预测Antagonistic pleiotropyPlasmodium yoelii
Early Plasmodium-induced inflammation does not accelerate aging in mice

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

早期Plasmodium诱导的炎症不加速小鼠衰老

Early Plasmodium-induced inflammation does not accelerate aging in mice

该数据集来自 search.dataone.org,围绕早期Plasmodium yoelii感染诱导的炎症反应是否加速小鼠衰老这一问题。研究通过感染小鼠并用抗IL-10受体抗体增强炎症反应,量化感染急性期与老年阶段的收益和成本,涉及抗炎保护与生殖输出、寿命之间的权衡。数据可用于探讨拮抗性多效性假说下炎症反应的早期收益与晚期代价,适合衰老与感染免疫相关分析(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):衰老与表现下降相关,导致生殖输出减少和生存率降低。尽管衰老的拮抗性多效性理论已引起相当关注,但早期收益/晚期代价范式背后的分子/生理功能仍不清楚。我们检验了以下假说:虽然炎症反应的早期激活在抵御感染方面带来益处,但也在老年阶段以生殖输出减少和寿命缩短的形式产生代价。我们用疟疾寄生虫Plasmodium yoelii感染小鼠,并使用抗IL-10受体抗体治疗来增强炎症反应。我们量化了感染急性期和老年阶段炎症反应的收益与代价。与拮抗性多效性假说一致,炎症反应

【主题与分类】

主题标签:Antagonistic pleiotropy、Plasmodium yoelii。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A9098763de5dc195c0c3a8c19d8f23f7fc157b42193f1090e4bb1d288e2acc30f

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A9098763de5dc195c0c3a8c19d8f23f7fc157b42193f1090e4bb1d288e2acc30f

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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

衰老与机能衰退相关,导致生殖产出和生存率降低。尽管衰老的拮抗性多效性理论已引起广泛关注,但早期获益/晚期代价这一范式背后的分子/生理功能仍不清楚。我们检验了以下假说:炎症反应的早期激活虽然在抵御感染方面带来益处,但也会在老年期以生殖产出减少和寿命缩短的形式产生代价。我们用疟原虫Plasmodium yoelii感染小鼠,并通过抗IL-10受体抗体处理来增强炎症反应。我们量化了感染急性期和老年期炎症反应的益处与代价。与拮抗性多效性假说一致,炎症反应提供了早期获益,因为接受抗IL-10受体抗体处理的感染小鼠寄生虫密度和贫血程度均降低。然而,在老年期,所有处理组小鼠的C反应蛋白水平、生殖产出、生存率和寿命均相似。

总体而言,我们的结果并不支持这一假设:生命早期对疟疾感染产生强健反应所带来的益处,会以长期的适合度代价为补偿。

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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