单细胞分辨率下拉伸对小鼠皮下角叉菜胶炎症模型影响的数据集
该数据集来自 search.dataone.org,主题为拉伸对小鼠皮下角叉菜胶炎症模型的影响,并在单细胞分辨率下进行分析

基本信息
资源简介
单细胞分辨率下拉伸对小鼠皮下角叉菜胶炎症模型影响的数据集
Effect of stretching on inflammation in a subcutaneous carrageenan mouse model analyzed at single-cell resolution
该数据集来自 search.dataone.org,主题为拉伸对小鼠皮下角叉菜胶炎症模型的影响,并在单细胞分辨率下进行分析。源站描述指出,拉伸可减轻炎症、在注射后48小时增加促分解介质通路中间体17-HDHA,并在96小时降低促分解与促炎介质(如PGE2和PGD2),同时包含炎症病灶的scRNAseq分析。数据覆盖生理学、细胞生物学、脂质组学与临床生物化学等方向,可用于研究机械拉伸对炎症消退的细胞与分子效应(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):理解影响炎症生物学反应的因素至关重要,因为炎症参与生理和病理过程,包括组织修复/愈合、癌症、感染和自身免疫性疾病。我们此前已证明,体内拉伸可减轻大鼠炎症并增加局部促分解脂质介质,提示其对炎症消退有直接机械效应。在此,我们旨在小鼠皮下角叉菜胶炎症模型中进一步探索拉伸在细胞/分子水平的影响。每天两次、每次10分钟的拉伸可减轻炎症,在角叉菜胶注射后48小时增加促分解介质通路中间体17-HDHA的产生,并在96小时降低促分解和促炎介质(如PGE2和PGD2)。炎症病灶的ScRNAseq分析
【主题与分类】
主题标签:Clinical Biochemistry、resolution、Physiology、Cell biology、Lipidomics、Stretching、carrageenan inflammation、scRNAseq。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A1f1a23c27d29dad8aa28b6c969a6a0f60507d96ca1a1625f013eadf44692c776
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。
- OpenDataLab:
数据说明
理解影响炎症生物学反应的因素至关重要,因为炎症参与多种生理和病理过程,包括组织修复/愈合、癌症、感染和自身免疫性疾病。我们此前已证明,在大鼠体内进行拉伸可减轻炎症并增加局部促炎症消退脂质介质,提示拉伸对炎症消退具有直接的机械效应。本研究旨在小鼠皮下角叉菜胶炎症模型中,进一步探讨拉伸在细胞/分子层面的效应。每天拉伸10分钟、每日两次可减轻炎症,在角叉菜胶注射后48小时增加促炎症消退介质通路中间体17-HDHA的产生,并在96小时降低促炎症消退和促炎介质(如PGE2和PGD2)的水平。对96小时炎症病灶的ScRNAseq分析显示,拉伸增加了促炎基因(Nos2)和促炎症消退……所有超声数据采集和测量均由对干预条件不知情的研究人员完成。
背部超声图像在异氟烷麻醉下采集。使用高频超声扫描仪(Vevo 2100,Fujifilm VisualSonics,加拿大多伦多),B模式,配21 MHz换能器(MS 250),以获得最佳空间分辨率。将导电凝胶离心5分钟以去除气泡,然后涂抹于皮肤上。换能器用夹钳固定,并安装于铰接臂上,以控制换能器与皮肤表面之间的距离和角度。换能器以横向或矢状方向垂直于背部皮肤放置,并以病变区域为中心。总病变面积通过取横向和矢状位测量的病变面积平均值计算。流式细胞术 将炎症病变切除,用手术刀在5% FBS-DMEM中切碎,然后将悬液通过70mm滤网过滤
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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