伤害感受器神经元调控污染介导的中性粒细胞性哮喘
该数据集来自 search.dataone.org,主题为伤害感受器神经元对污染介导的中性粒细胞性哮喘的调控研究。研究以小鼠为模型,将环境 PM2.5 颗粒与卵清蛋白共同暴露,模拟污染加重的哮喘,并观察支气管肺泡灌洗液与肺组织中中性粒细胞及 γδ T 细胞数量的变化

基本信息
资源简介
伤害感受器神经元调控污染介导的中性粒细胞性哮喘
Nociceptor neurons control pollution-mediated neutrophilic asthma
该数据集来自 search.dataone.org,主题为伤害感受器神经元对污染介导的中性粒细胞性哮喘的调控研究。研究以小鼠为模型,将环境 PM2.5 颗粒与卵清蛋白共同暴露,模拟污染加重的哮喘,并观察支气管肺泡灌洗液与肺组织中中性粒细胞及 γδ T 细胞数量的变化。研究还通过鼻内 QX-314 沉默伤害感受器神经元或消融表达 Trpv1 的神经元,结合活体 intravital 成像,分析其对肺部中性粒细胞聚集的影响。数据可用于哮喘神经免疫机制、空气污染健康效应及炎症调控研究(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):免疫系统和感觉神经系统在进化中平行发展,通过共享的受体和递质进行交流,以维持稳态并应对外部和内部干扰。尽管神经反应通常具有保护作用,但在哮喘等过敏反应中也可能加剧炎症。在我们的研究中,我们通过将小鼠暴露于环境 PM2.5 颗粒与卵清蛋白,建立了污染加重型哮喘模型。与单独暴露于卵清蛋白相比,这种共同暴露分别显著增加了支气管肺泡灌洗液和肺组织中的中性粒细胞和 γδ T 细胞数量。我们发现,在炎症高峰期使用鼻内 QX-314 沉默伤害感受器神经元或消融表达 Trpv1 的神经元,可减少肺部中性粒细胞积聚。活体 in vivo intravital 成像证实,神经元消融减少了中性粒
【主题与分类】
主题标签:Inflammation、Asthma、Air pollution。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Acf81f5b002d6627393433336087808839cafbdfada065ae7d0187df150b10e0b
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- OpenDataLab:
数据说明
免疫系统和感觉神经系统平行进化,通过共享的受体和递质进行交流,以维持稳态并应对外部和内部的干扰。尽管神经反应通常具有保护作用,但在哮喘等过敏反应中,它们也可能加剧炎症。在我们的研究中,我们通过将小鼠暴露于环境PM2.5颗粒和卵清蛋白来建立污染加剧的哮喘模型。与单独暴露于卵清蛋白相比,这种共同暴露分别显著增加了支气管肺泡灌洗液和肺组织中的中性粒细胞和γδ T细胞数量。我们发现,在炎症高峰期使用鼻内QX-314沉默伤害感受器神经元或消融表达Trpv1的神经元可减少肺部中性粒细胞积聚。活体在体 intravital 成像证实,神经元消融减少了中性粒细胞数量并增加了其净位移能力。在从污染-…小鼠中分离的神经元中,Animals。
所有涉及动物的实验程序均遵循加拿大动物护理委员会(CCAC)、麦吉尔大学(Mgcl-8184)和女王大学动物护理委员会(UACC,方案2384)的指南。小鼠饲养于独立通风笼具中,可自由获取水和食物,光照周期为12小时。亲本品系C57BL/6(# 000664)、Dtafl/fl(# 010527,# 009669)、tdTomatofl/fl(# 007914)、Trpv1cre/cre(# 017769)和Scn10acre/cre(# 036564)购自The Jackson Laboratory。雄性和雌性小鼠在内部繁育,并在6–12周龄时使用。进行杂交以产生以下基因型:Scn10acre/wt::Dtafl/wt、Trpv1cre/wt::Dtafl/wt、Trpv1cre/wt::tdTomatofl/wt,以及同窝对照,即:Scn10awt/wt::Dtafl/wt、TRPV1wt/wt::Dtafl/wt。雄性和雌性子代小鼠在8至16周龄之间使用。过敏性气道炎症的卵清蛋白模型。在第0天和第7天,小鼠致敏……,# 数据来自:伤害感受器n
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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