早期疟原虫诱导的炎症不会加速小鼠衰老

该数据集来自 search.dataone.org,围绕早期疟原虫感染诱导的炎症反应是否加速小鼠衰老这一问题。研究使用 Plasmodium yoelii 感染小鼠,并通过抗IL-10受体抗体处理增强炎症反应,量化感染急性期与老年阶段的收益和成本

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其他预测Antagonistic pleiotropyPlasmodium yoelii
Early Plasmodium-induced inflammation does not accelerate aging in mice

基本信息

模态
其他
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

早期疟原虫诱导的炎症不会加速小鼠衰老

Early Plasmodium-induced inflammation does not accelerate aging in mice

该数据集来自 search.dataone.org,围绕早期疟原虫感染诱导的炎症反应是否加速小鼠衰老这一问题。研究使用 Plasmodium yoelii 感染小鼠,并通过抗IL-10受体抗体处理增强炎症反应,量化感染急性期与老年阶段的收益和成本。数据可用于检验拮抗性多效性假说,分析早期炎症对感染保护、老年繁殖输出与寿命的影响,适合感染性疾病与衰老相关研究使用(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):衰老与性能下降相关,导致繁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,但早期生命收益/晚期生命成本范式背后的分子/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,但也会在老年阶段以繁殖输出减少和寿命缩短的形式产生成本。我们用疟疾寄生虫 Plasmodium yoelii 感染小鼠,并使用抗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阶段炎症反应的收益与成本。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:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ad3c08ed8d1e390d0fb5fe0189c0347b6a463a2d77e67e223c148904598c56299

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

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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

衰老与机能衰退相关,导致生殖产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多的关注,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受体抗体治疗的感染小鼠……

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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