面肩肱型肌营养不良症中保留的单肌纤维比力

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦面肩肱型肌营养不良症(FSHD)患者肌肉活检中单肌纤维收缩性能的研究

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医学影像回归Facioscapulohumeral muscular dystrophyMRIMuscle diseaseSingle muscle fiberNeuromuscular Disease
Preserved single muscle fiber specific force in facioscapulohumeral muscular dystrophy

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

面肩肱型肌营养不良症中保留的单肌纤维比力

Preserved single muscle fiber specific force in facioscapulohumeral muscular dystrophy

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦面肩肱型肌营养不良症(FSHD)患者肌肉活检中单肌纤维收缩性能的研究。数据覆盖 14 名基因确诊 FSHD 患者与 12 名健康对照的股外侧肌和胫骨前肌活检,共分离 547 根单肌纤维进行收缩测量,并检测股外侧肌中 titin 含量与 PEVK 磷酸化。数据可用于分析 FSHD 伴或不伴脂肪浸润时单肌纤维比力与钙敏感性变化,支持神经肌肉疾病相关研究(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):目的:研究面肩肱型肌营养不良症(最常见的遗传性肌肉疾病之一)患者肌肉活检中单肌纤维的收缩性能。方法:我们从 14 名基因确诊的 FSHD 患者和 12 名健康对照中采集了 26 份股外侧肌和 24 份胫骨前肌活检。分离单肌纤维(N = 547)用于收缩测量。在股外侧肌活检中检测 titin 含量和 PEVK 磷酸化。结果:在所有 FSHD 活检中,单肌纤维比力在饱和钙浓度和生理钙浓度下均保持完好,包括伴脂肪浸润(FSHDFAT)和不伴脂肪浸润(FSHDNORMAL)的样本。在伴有脂肪浸润增加的 FSHD 肌肉活检获得的单肌纤维中,肌丝对力的钙敏感性增加,但在不伴脂肪浸润的 FSHD 肌肉活检中未增加。

【主题与分类】

主题标签:Facioscapulohumeral muscular dystrophy、MRI、Muscle disease、Single muscle fiber、Neuromuscular Disease。本站分类:肌肉骨骼疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A5c5a4851d4e9a5a90eeadc40629f02ef71f715239e9fac6ed0dcae6a6429ff9f

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

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    • 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

目的:探讨面肩肱型肌营养不良症(一种最常见的遗传性肌肉疾病)患者肌肉活检中单根肌纤维的收缩性能。方法:我们收集了14例经基因确诊的FSHD患者和12名健康对照者的26份股外侧肌和24份胫骨前肌活检标本。分离单根肌纤维(N=547)用于收缩测量。在股外侧肌活检标本中检测肌联蛋白含量和PEVK磷酸化。结果:在所有FSHD活检标本中,无论是否伴有脂肪浸润(FSHDFAT和FSHDNORMAL),单根肌纤维在饱和及生理钙浓度下的比张力均保持完好。在伴有脂肪浸润增加的FSHD肌肉活检标本中,单根肌纤维的肌丝钙敏感性升高,而在不伴脂肪浸润的FSHD肌肉活检标本中则未升高(pCa50:健康对照为5.77-5.80,FSHDNORMAL为5.74-5.83,FSHDF…

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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