自由生活大山雀免疫衰老与炎症老化的纵向证据

该数据集来自 search.dataone.org,围绕自由生活大山雀(Parus major)的免疫衰老与炎症老化开展纵向研究

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Longitudinal evidence for immunosenescence and inflammaging in free-living great tits

基本信息

模态
其他
任务类型
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许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

自由生活大山雀免疫衰老与炎症老化的纵向证据

Longitudinal evidence for immunosenescence and inflammaging in free-living great tits

该数据集来自 search.dataone.org,围绕自由生活大山雀(Parus major)的免疫衰老与炎症老化开展纵向研究。研究对 54 只已知年龄的个体连续三年重复捕获,检测体外细菌脂多糖(LPS)刺激后的细胞氧化爆发反应性,并分析其与 leukotriene B4(LTB4)水平及血液学特征的关系,同时关联抗氧化与氧化应激等生理标志物。数据可用于探究鸟类先天免疫功能的年龄相关变化、长期重复性及免疫与氧化还原平衡的联系(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):免疫防御的一线效应机制,包括炎症和氧化爆发,对宿主抵抗病原体有显著贡献。鸟类中这些免疫反应是否随年龄发生相关变化尚不清楚。在此,我们追踪了 54 只已知年龄的自由生活大山雀(Parus major)的选定炎症参数,这些个体在连续三年中被重复捕获,旨在研究体外细菌脂多糖(LPS)刺激后细胞氧化爆发反应性的长期重复性和年龄相关变化,并确定其与 leukotriene B4(LTB4)水平和血液学特征的关系。此外,我们将这些免疫特征与选定的生理标志物(抗氧化剂和氧化应激标志物)联系起来。LTB4 水平随年龄增加,我们还显示了类似的不显著趋势也见于

【主题与分类】

主题标签:haematology、avian inflammaging、oxidative burst、oxidative stress、ageing、redox balance、Passerines、Respiratory burst、Inflammation、immunosenescence。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%3Aa944bc08ba908097eef3e5cb372d29ad95d63af844b1e0df296df003c27d79b1

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

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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

免疫防御的一线效应机制,包括炎症和氧化爆发,对宿主抵抗病原体具有重要贡献。这些免疫反应在鸟类中是否随年龄发生变化尚不清楚。在此,我们对54只已知年龄的野生大山雀(Parus major)进行了连续三年的重复捕获,追踪了选定的炎症参数,旨在研究细胞氧化爆发反应性在体外经细菌脂多糖(LPS)刺激后的长期重复性和年龄依赖性变化,并确定其与白三烯B4(LTB4)水平和血液学特征的关系。此外,我们将这些免疫特征与选定的生理标志物(抗氧化剂和氧化应激标志物)进行了关联。LTB4水平随年龄增长而升高,我们还发现绝对粒细胞计数也呈现类似的非显著趋势,表明鸟类一生中慢性炎症逐渐加剧,同…

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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