表观遗传小分子筛选鉴定改善Duchenne肌营养不良的新HDACi化合物
研究以DMD斑马鱼模型sapje筛选了800余种表观遗传小分子,鉴定出新型HDACi化合物SR-4370可改善dmd斑马鱼骨骼肌退化,并发现单次早期HDACi处理能改善肌肉表型并延长寿命

基本信息
资源简介
表观遗传小分子筛选鉴定改善Duchenne肌营养不良的新HDACi化合物
Epigenetic small molecule screening identifies a new HDACi compound for ameliorating Duchenne muscular dystrophy
该数据集是论文《Epigenetic small molecule screening identifies a new HDACi compound for ameliorating Duchenne muscular dystrophy》中图、表及补充信息所依据的原始数据。研究以DMD斑马鱼模型sapje筛选了800余种表观遗传小分子,鉴定出新型HDACi化合物SR-4370可改善dmd斑马鱼骨骼肌退化,并发现单次早期HDACi处理能改善肌肉表型并延长寿命。数据可用于DMD药物筛选与表观遗传治疗研究(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):这些数据是用于制作手稿《Epigenetic small molecule screening identifies a new HDACi compound for ameliorating Duchenne muscular dystrophy》中图、表及补充信息的原始数据。在本研究中,我们的目标是鉴定对DMD有益的去乙酰化酶抑制剂(HDACi)或其他类别的表观遗传小分子。利用已建立的DMD动物模型——斑马鱼dmd突变株sapje,我们筛选了超过800种表观遗传小分子的文库。我们的筛选鉴定出一种新的HDACi,SR-4370,其可改善dmd突变斑马鱼的骨骼肌退化,以及其他先前已被证明可改善dmd斑马鱼的HDACi。我们发现,单次早期HDACi处理即可改善dmd斑马鱼的肌肉表型并延长寿命。此外,我们发现HDACi处理
【主题与分类】
主题标签:Drug screening、Zebrafish、Duchenne muscular dystrophy。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A2479bcfc6f789823f9d9cdcff9ab418b8b6ebcbd645f2871812830652fd4b2a8
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据说明
这些数据是用于生成手稿《表观遗传小分子筛选鉴定出一种可改善杜氏肌营养不良症的新型HDACi化合物》中图、表及补充信息的原始数据。在本研究中,我们的目标是鉴定对DMD有益的去乙酰化酶抑制剂(HDACi)或其他类别的表观遗传小分子。利用已建立的DMD动物模型——斑马鱼dmd突变株sapje,我们筛选了包含800多种表观遗传小分子的化合物库。我们的筛选鉴定出一种新型HDACi——SR-4370,其可改善dmd突变斑马鱼的骨骼肌退化,同时还鉴定出其他一些此前已被证明可改善dmd斑马鱼的HDACi。我们发现,单次早期HDACi处理即可改善dmd斑马鱼的肌肉表型并延长其寿命。此外,我们发现,可改善dmd肌肉的HDACi处理也会导致斑马鱼幼体组蛋白乙酰化增加。我们的结果……,# 表观遗传小分子筛选鉴定出一种可改善杜氏肌营养不良症的新型HDACi化合物。
研究描述:此处提供的数据是论文《表观遗传小分子筛选鉴定出一种可改善杜氏肌营养不良症的新型HDACi化合物》中各图表所依据的原始数据的原创数据集。在该论文中,我们使用一种已建立的DMD动物模型——斑马鱼sapje品系,筛选了包含800多种表观遗传小分子的化合物库。我们发现,单次早期给予HDACi SR-4370即可改善肌肉表型、延长dmd斑马鱼的寿命并增加组蛋白乙酰化。这些结果支持了小分子筛选在DMD斑马鱼中的有效性,并为越来越多表明HDACi是治疗DMD有前景候选药物的证据增添了新内容。该数据使用相应论文中描述的方法生成。研究领域:生物科学 关键词:杜氏肌营养不良症
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




