抗痉挛药物Drofenine作为Kv2.1通道抑制剂改善糖尿病小鼠周围神经病变

该数据集包含糖尿病周围神经病变小鼠模型的实验数据,涵盖基因表达、蛋白质水平、神经突生长、炎症、凋亡及线粒体功能等多模态生物指标,主要用于研究Kv2.1通道在糖尿病周围神经病变中的作用机制,并评估抗痉挛药物Drofenine通过抑制Kv2.1改善神经病变的潜在治疗效果,为神经科学和药物重定向研究提供支持。

Mendeley Data
2024-01-31 更新
浏览 42
糖尿病周围神经病变Kv2.1通道抑制
Antispasmodic drug drofenine as an inhibitor of Kv2.1 channel ameliorates peripheral neuropathy in diabetic mice

基本信息

大小
0.585823656 GB
创建/更新时间
2024-01-31
版本
v1

资源简介

抗痉挛药物Drofenine作为Kv2.1通道抑制剂改善糖尿病小鼠周围神经病变

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Antispasmodic drug drofenine as an inhibitor of Kv2.1 channel ameliorates peripheral neuropathy in diabetic mice》。源站首次发布:2020-09-08。

【数据内容】

源站原始描述:Here, we report that the antispasmodic drug drofenine (Dfe) blocks Kv2.1 with an IC50 of 9.3 M, and in vivo treatment with Dfe suppresses mRNA and protein expression of Kv2.1 in DRG tissues of DPN mice and ameliorates DPN-like pathology. The underlying mechanisms have been intensively investigated by assay against the DPN mice with in vivo Kv2.1 knockdown injected with adeno associated virus AAV9-Kv2.1-RNAi. Streptozotocin (STZ) induced type 1 or db/db type 2 diabetic mice with DPN exhibited a…

【数据结构与技术规格】

文件数 210 个,合计 585.82 MB。数据集 DOI:10.17632/gmxth7wsh8.1。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/gmxth7wsh8

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/gmxth7wsh8

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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。

数据说明

该数据集聚焦于糖尿病周围神经病变(DPN)的机制与治疗研究,主要包含使用链脲佐菌素(STZ)诱导的1型糖尿病小鼠和db/db 2型糖尿病小鼠模型实验数据。数据内容涉及Kv2.1通道在背根神经节(DRG)组织中的表达水平、神经突生长情况、炎症反应(IκBα/NF-κB信号通路)、细胞凋亡(Bcl-2家族蛋白和Caspase 3)以及线粒体功能(Kv2.1/CaMKKβ/AMPK/PGC1α通路)等多方面指标。数据集通过体内实验验证了抗痉挛药物Drofenine(Dfe)对Kv2.1通道的抑制作用及其对DPN病理的改善效果,并利用腺相关病毒AAV9-Kv2.1-RNAi进行基因敲低验证。该数据集适用于神经科学、糖尿病并发症、离子通道药理学及药物重定向研究领域。

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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