DUSP1缺失加速进行性听力损失数据集

该数据集来自 Dryad,对应 2019 年关于 DUSP1 缺失加速进行性听力损失的研究。数据以小鼠为对象,涉及 Dusp1 基因敲除后耳蜗的年龄调控表达、听觉诱发反应、毛细胞死亡、螺旋神经元变性、巨噬细胞浸润及氧化还原状态失衡等表型

DryadDryad
dryad
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时间序列分类Mus musculusHearing
Data from: Deficit of mitogen-activated protein kinase phosphatase 1 (DUSP1) accelerates progressive hearing loss

基本信息

模态
时间序列
大小
0.000331816 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

DUSP1缺失加速进行性听力损失数据集

Data from: Deficit of mitogen-activated protein kinase phosphatase 1 (DUSP1) accelerates progressive hearing loss

该数据集来自 Dryad,对应 2019 年关于 DUSP1 缺失加速进行性听力损失的研究。数据以小鼠为对象,涉及 Dusp1 基因敲除后耳蜗的年龄调控表达、听觉诱发反应、毛细胞死亡、螺旋神经元变性、巨噬细胞浸润及氧化还原状态失衡等表型。可用于研究 DUSP1 在听力维持和听力损失中的作用,以及 MAPK 应激通路与耳蜗损伤的关系,为听力保护机制和干预靶点提供数据支持(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2019。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)p38 和 c-Jun 氨基末端激酶(JNKs)在细胞应激信号反应中被激活。它们的活性受 MAPK 磷酸酶 1(DUSP1)调节,DUSP1 是抗炎反应的关键组分。应激激酶是耳损伤反应中已被充分描述的元素,JNK 抑制剂的耳保护潜力正在临床试验中测试。相比之下,尚无研究探索 DUSP1 在听力和听力损失中的作用。在此我们显示,Dusp1 表达在小鼠耳蜗中受年龄调控。Dusp1 基因敲除导致早发性进行性听力损失,Dusp1-/- 小鼠的听觉诱发反应证实了这一点。听力损失与毛细胞死亡、螺旋神经元变性和巨噬细胞浸润增加相关。Dusp1-/- 小鼠耳蜗显示氧化还原状态失衡和失调

【主题与分类】

主题标签:Mus musculus、Hearing。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.51m8c58

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 331.8 KB。

数据说明

丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)p38和c-Jun N端激酶(JNKs)在细胞对应激信号的反应中被激活。它们的活性受MAPK磷酸酶1(DUSP1)调控,后者是抗炎反应的关键组成部分。应激激酶是耳损伤反应中已被充分描述的要素,JNK抑制剂的耳保护潜力正在临床试验中进行测试。相比之下,尚无研究探讨DUSP1在听力和听力损失中的作用。在此,我们展示Dusp1表达在小鼠耳蜗中随年龄调节。Dusp1基因敲除导致早发性进行性听力损失,这一点在Dusp1-/-小鼠中通过听觉诱发反应得到证实。听力损失与毛细胞死亡、螺旋神经元退化及巨噬细胞浸润增加相关。Dusp1-/-小鼠耳蜗显示出氧化还原状态失衡和细胞因子表达失调。这些数据表明,DUSP1对于衰老过程中应对应激的耳蜗稳态至关重要。

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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