整合蛋白质组学与代谢组学揭示搜风愈喘方治疗哮喘的抗炎机制数据集
该数据集来自 Mendeley Data,包含支持搜风愈喘方治疗哮喘抗炎机制研究的完整原始与处理后数据。体内数据基于卵清蛋白诱导的哮喘大鼠模型,涵盖肺组织 H&E 染色病理图像、铁死亡相关蛋白(GPX4、SLC7A11、SLC3A2、GCLC、GSS、VDAC2)的 Western blot 原始图

基本信息
资源简介
整合蛋白质组学与代谢组学揭示搜风愈喘方治疗哮喘的抗炎机制数据集
Integrative Proteomics and Metabolomics Analysis Reveals the Anti-Inflammatory Mechanisms of Soufeng Yuchuan Decoction in Asthma
该数据集来自 Mendeley Data,包含支持搜风愈喘方治疗哮喘抗炎机制研究的完整原始与处理后数据。体内数据基于卵清蛋白诱导的哮喘大鼠模型,涵盖肺组织 H&E 染色病理图像、铁死亡相关蛋白(GPX4、SLC7A11、SLC3A2、GCLC、GSS、VDAC2)的 Western blot 原始图像与定量数据、BALF 中 IgE、IL-6、IL-13 水平,以及肺组织和血清中 GSH 的生化检测结果;体外数据基于 erastin 诱导的 BEAS 细胞铁死亡模型。可用于哮喘抗炎与铁死亡机制研究及中药药效评价(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2025。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含支持题为“整合蛋白质组学与代谢组学分析揭示搜风愈喘方治疗哮喘的抗炎机制”研究的完整原始与处理后数据。体内数据(卵清蛋白诱导的哮喘大鼠模型):大鼠肺组织的苏木精-伊红(H&E)染色组织病理学图像;关键铁死亡相关蛋白的原始 Western blot 图像与定量数据:谷胱甘肽过氧化物酶 4(GPX4)、溶质载体家族 7 成员 11(SLC7A11)、溶质载体家族 3 成员 2(SLC3A2)、谷氨酸-半胱氨酸连接酶催化亚基(GCLC)、谷胱甘肽合成酶(GSS)和电压依赖性阴离子通道 2(VDAC2);支气管肺泡灌洗液(BALF)中 IgE、IL-6 和 IL-13 的水平;生化检测结果:肺组织和血清中还原型谷胱甘肽(GSH)水平。体外数据(erastin 诱导的 BEAS
【主题与分类】
主题标签:Asthma、Chinese Herbal Medicine。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。
【获取与许可】
源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/mynvsfb2yj/1
下载信息
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数据集获取
源站:https://doi.org/10.17632/mynvsfb2yj.1
标准获取流程:
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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:
数据集大小约 1.8 MB。
数据说明
本数据集包含支持题为“整合蛋白质组学和代谢组学分析揭示搜风愈喘方治疗哮喘的抗炎机制”研究的完整原始和处理数据。体内数据(卵清蛋白诱导的哮喘大鼠模型):大鼠肺组织的苏木精-伊红(H&E)染色组织病理学图像;关键铁死亡相关蛋白的原始Western blot图像和定量数据:谷胱甘肽过氧化物酶4(GPX4)、溶质载体家族7成员11(SLC7A11)、溶质载体家族3成员2(SLC3A2)、谷氨酸-半胱氨酸连接酶催化亚基(GCLC)、谷胱甘肽合成酶(GSS)和电压依赖性阴离子通道2(VDAC2);支气管肺泡灌洗液(BALF)中IgE、IL-6和IL-13的水平;生化检测结果:肺组织和血清中还原型谷胱甘肽(GSH)水平。
体外数据(BEAS-2B人支气管上皮细胞中erastin诱导的铁死亡模型):通过Cell Counting Kit-8(CCK-8)测定的细胞活力原始数据;5-乙炔基-2′-脱氧尿苷(EdU)细胞增殖实验的荧光图像和定量数据;丙二醛(MDA)、超氧化物歧化酶(SOD)、总铁含量和GSH/GSSG比值的ELISA结果;GPX4、GCLC、GSS、SLC7A11、SLC3A2和VDAC2的原始Western blot图像、定量数据以及RT-qPCR原始Ct值和归一化表达量。该数据集能够完整重现和独立验证相关手稿中呈现的所有体内和体外实验结果。
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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