高毒力艰难梭菌TcdB经TFPI破坏结肠肠神经系统功能与结构研究

该数据集来自 data.mendeley.com,对应高毒力艰难梭菌 TcdB 经 TFPI 破坏结肠肠神经系统功能与结构的研究,共含 7 个文件,主要为 figure 1s.tif 及 figure1 至 figure6 的 tif 图像

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2024-01-22 更新
浏览 7
基因组分类艰难梭菌感染TcdB肠神经系统TFPI结肠动力肠神经元小鼠模型
a study of Hypervirulent Clostridioides difficile TcdB disrupts colic enteric nervous system function and structure via TFPI. Kai Zhang et al

基本信息

模态
基因组
大小
0.076045008 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2024-01-22
版本
v1

资源简介

高毒力艰难梭菌TcdB经TFPI破坏结肠肠神经系统功能与结构研究

a study of Hypervirulent Clostridioides difficile TcdB disrupts colic enteric nervous system function and structure via TFPI. Kai Zhang et al

该数据集来自 data.mendeley.com,对应高毒力艰难梭菌 TcdB 经 TFPI 破坏结肠肠神经系统功能与结构的研究,共含 7 个文件,主要为 figure 1s.tif 及 figure1 至 figure6 的 tif 图像。源站描述显示,研究评估了艰难梭菌 TcdB2 对小鼠肠神经系统结构与功能的影响,发现其可降低结肠动力并导致肠神经元丢失,分离的神经细胞经 TFPI 受体呈现时间和剂量依赖的细胞病变效应。该数据可用于感染、艰难梭菌感染及相关神经损伤机制研究的图像展示与结果核查(来源 Mendeley Data)。

【数据集背景】

源站首次发布:2024-01-22。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):高毒力艰难梭菌(CD)与严重临床症状相关。该菌株产生的 TcdB 变体(TcdB2)对结肠上皮造成显著损伤,但其对肠神经系统(ENS)的影响尚不清楚,而 ENS 在肠道肌肉控制和内容物运动中起关键作用。在本研究中,我们评估了艰难梭菌 TcdB2 对小鼠 ENS 结构和功能的影响。用艰难梭菌 TcdB2 处理的成年小鼠表现出结肠动力下降和肠神经元丢失。此外,从肠道分离的神经细胞通过组织因子途径抑制物(TFPI)受体以时间和剂量依赖的方式表现出细胞病变效应。这些体内和体外发现共同强调了 TcdB 对艰难梭菌中 ENS 结构和功能的直接影响。

【数据结构与技术规格】

文件数 7 个,合计 76.05 MB。数据集 DOI:10.17632/c28pvzp22s.1。

【主题与分类】

主题标签:艰难梭菌感染、TcdB、肠神经系统、TFPI、结肠动力、肠神经元、小鼠模型。本站分类:感染/艰难梭菌感染。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/c28pvzp22s

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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。

数据集大小约 76.0 MB。

数据说明

Hui Hu (2024). a study of Hypervirulent Clostridioides difficile TcdB disrupts colic enteric nervous system function and structure via TFPI. Kai Zhang et al [Dataset]. http://doi.org/10.17632/c28pvzp22s.1

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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