猪多发伤后联合抑制C5与CD14平衡免疫miRNA反应数据集

该数据集来自猪多发伤模型研究,比较髓内钉固定对照组与联合抑制补体C5和TLR CD14治疗组,采集骨折血肿、骨折骨、未骨折对照骨、肺和肝样本,并从伤后1.5、2.5、24和72小时血浆中分离细胞外囊泡,进行miRNA qPCR阵列分析,同时检测失调miRNA的mRNA靶标在骨折部位及肺、肝中的表达

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其他分类Medicine, Health and Life Sciences
Combined C5 and CD14 inhibition balances immunological miRNA responses after multiple trauma in pigs

基本信息

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其他
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创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

猪多发伤后联合抑制C5与CD14平衡免疫miRNA反应数据集

Combined C5 and CD14 inhibition balances immunological miRNA responses after multiple trauma in pigs

该数据集来自猪多发伤模型研究,比较髓内钉固定对照组与联合抑制补体C5和TLR CD14治疗组,采集骨折血肿、骨折骨、未骨折对照骨、肺和肝样本,并从伤后1.5、2.5、24和72小时血浆中分离细胞外囊泡,进行miRNA qPCR阵列分析,同时检测失调miRNA的mRNA靶标在骨折部位及肺、肝中的表达。数据可用于探索联合免疫抑制对创伤后局部与全身miRNA表达的影响及其与炎症并发症的关系(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:联合抑制补体成分C5和Toll样受体CD14是减轻创伤后炎症并发症的一种有前景的治疗策略。本研究在猪多发伤模型中评估了该抑制对骨折部位和全身循环中miRNA表达的影响。在骨折部位以及肺和肝中测定了失调miRNA的mRNA靶标的表达。方法:采用已建立的猪多发伤模型,比较两个实验组:髓内钉固定组(对照;n=8)和髓内钉固定联合C5/CD14抑制组(n=4)。收集骨折血肿、骨折骨、未骨折对照骨、肺和肝样本。在创伤后1.5、2.5、24和72小时从血浆中分离细胞外囊泡(EVs)。对混合的fxH、f进行miRNA qPCR阵列分析

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.nl/citation?persistentId=doi:10.34894/YZVQY3

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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。

数据说明

背景:联合抑制补体成分C5与Toll样受体CD14是减轻创伤后炎症并发症的一种有前景的治疗策略。本研究在猪多发伤模型中评估了该联合抑制对骨折部位及体循环中miRNA表达的影响,并测定了骨折部位、肺和肝中失调miRNA的mRNA靶标表达。方法:采用已建立的猪多发伤模型,比较两个实验组:髓内钉固定组(对照组;n=8)和髓内钉固定联合C5/CD14抑制组(n=4)。收集骨折血肿、骨折骨、未骨折对照骨、肺和肝样本。于创伤后1.5、2.5、24和72小时从血浆中分离细胞外囊泡(EVs)。对混合的fxH、fX、CB和EV样本进行miRNA qPCR阵列分析。对所有样本进行计算机mRNA靶标预测和mRNA qPCR分析。

结果:基于miRNA和mRNA qPCR分析,与单纯髓内钉固定相比,C5/CD14抑制组的骨折部位miRNA特征具有抗炎性,并伴有抗成骨miRNA的下调。此外,C5/CD14抑制降低了体循环中促炎和促纤维化EV携带的miRNA表达,以及肺和肝中其下游mRNA靶标的表达。结论:在C5/CD14抑制组中,损伤部位抗炎miRNA和mRNA表达上调,同时通过下调抗成骨miRNA保留了成骨作用。在全身层面,C5/CD14抑制降低了EV携带的炎症性miRNA表达,这与肺和肝中的mRNA靶标分析结果一致。因此,C5/CD14抑制可能是一种新型治疗手段,用于调节创伤后免疫反应并减轻手术创伤的全身效应。

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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