Copaxone 在年龄相关性黄斑变性中的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Copaxone 在年龄相关性黄斑变性中的研究,本站归类于神经系统疾病 / 阿尔茨海默病

基本信息
资源简介
Copaxone 在年龄相关性黄斑变性中的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Copaxone 在年龄相关性黄斑变性中的研究,本站归类于神经系统疾病 / 阿尔茨海默病。源站描述指出,年龄相关性黄斑变性(AMD)是一种与名为 drusen 的细胞外沉积物相关的眼部退行性疾病,其沉积物形成与阿尔茨海默病(AD)的淀粉样沉积存在相似性,两者均与年龄增长、淀粉样沉积形成相关,且炎症介质及活化的小胶质细胞同时存在于淀粉样沉积和 drusen 中,提示炎症通路可能在其中发挥共同作用。数据可用于探索 AMD 与淀粉样疾病之间的关联及潜在干预方向(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:黄斑变性。由错误折叠、聚集的蛋白质组成的不溶性细胞外沉积物的形成,是许多神经退行性疾病的标志。年龄相关性黄斑变性(AMD)是一种与名为 drusen 的细胞外沉积物相关的眼部退行性疾病。近期证据表明,drusen 形成和 AMD 与另一种名为阿尔茨海默病(AD)的神经退行性疾病存在某些相似之处,后者与淀粉样沉积相关。AMD 和 AD 均与年龄增长和淀粉样沉积的形成密切相关。此外,炎症介质,特别是活化的小胶质细胞,存在于淀粉样沉积以及 drusen 中,提示炎症通路在 AMD 和淀粉样疾病中可能发挥共同作用。而且,Ambati 等人描述了一种转基因小鼠中的 AMD 新模型,当缺乏
【主题与分类】
主题标签:Macular Degeneration。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00466076
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00466076
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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
疾病:黄斑变性。由错误折叠、聚集的蛋白质组成的不溶性细胞外沉积物的形成,是许多神经退行性疾病的标志。年龄相关性黄斑变性(AMD)是一种与名为玻璃膜疣的细胞外沉积物相关的眼部退行性疾病。近期证据表明,玻璃膜疣的形成和AMD与另一种名为阿尔茨海默病(AD)的神经退行性疾病存在某些相似之处,后者与淀粉样蛋白沉积有关。AMD和AD均与年龄增长及淀粉样蛋白沉积的形成密切相关。此外,炎症介质,特别是活化的微胶质细胞,存在于淀粉样蛋白沉积以及玻璃膜疣中,提示炎症通路在AMD和淀粉样蛋白疾病中可能具有共同作用。而且,Ambati等人描述了一种新的转基因小鼠AMD模型,其中正常功能巨噬细胞的缺失导致了临床AMD的发生。Michal Schwartz及其团队最近表明,聚集的β-淀粉样蛋白(Ab)诱导微胶质细胞变得具有细胞毒性,并阻断成年啮齿动物神经祖细胞(NPCs)的神经发生。
IL-4逆转了这种阻碍,减弱了TNF-a的产生,并克服了由Ab引起的胰岛素样生长因子(IGF)-I产生受阻。通过向脑室内注射IL-4激活的小胶质细胞后大鼠齿状回神经发生增强,以及在丰富环境或动物模型多发性硬化症(MS)中大鼠齿状回存在表达IGF-I的小胶质细胞,证明了小胶质细胞对体内神经细胞更新的重要性。利用表达突变人类基因编码早老素1和嵌合小鼠/人类淀粉样前体蛋白的双转基因小鼠(阿尔茨海默病模型小鼠),Michal Schwartz的团队表明,通过基于T细胞的共聚物-1(Copaxone)疫苗接种,将小胶质细胞调节为树突状细胞,导致认知功能障碍的减轻。
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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