多发伤猪肺组织中损伤控制骨科治疗上调抗炎miR-21/23a/27a及miR-30b表达

该数据集来自DataverseNL,对应一项关于多发伤猪模型的研究,比较两种手术治疗方法以及额外接受C5/CD14抑制的药物治疗组,检测肺组织中与肺部病理相关的miRNA表达

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医学影像Medicine, Health and Life Sciences
Damage control orthopedic treatment upregulates anti-inflammatory miR-21/23a/27a and miR-30b expression in lung tissue of polytraumatized pigs

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

多发伤猪肺组织中损伤控制骨科治疗上调抗炎miR-21/23a/27a及miR-30b表达

Damage control orthopedic treatment upregulates anti-inflammatory miR-21/23a/27a and miR-30b expression in lung tissue of polytraumatized pigs

该数据集来自DataverseNL,对应一项关于多发伤猪模型的研究,比较两种手术治疗方法以及额外接受C5/CD14抑制的药物治疗组,检测肺组织中与肺部病理相关的miRNA表达。数据覆盖多发伤、钝性胸部创伤、全身炎症与肺功能障碍背景下的microRNA调控信息,可用于研究创伤后先天免疫反应的调节、再生反应相关miRNA的表达验证,以及不同手术与药物干预对肺部炎症相关miRNA的影响(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:钝性胸部创伤在多发伤患者中常见。创伤及后续手术干预引起的全身炎症进一步导致肺功能障碍。调节创伤后先天免疫反应可能为多发伤患者的治疗提供益处。MicroRNA是重要的转录后基因调控因子,可能在多发伤后再生反应的激活和进展中发挥调控作用。本研究旨在验证一组已知与多发伤相关肺部病理有关的miRNA的表达,采用猪多发伤模型,比较两种手术治疗方法,以及一个除标准手术治疗外还接受C5/CD14抑制(药物治疗)的治疗组。方法:猪多发伤模型由钝性

【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/TIWYZE

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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 钝性胸部创伤在多发伤患者中较为常见。创伤及随后手术干预所致的全身性炎症进一步加重肺功能障碍。调节创伤后固有免疫反应可能为多发性创伤患者的治疗提供获益。微小RNA(MicroRNAs)是重要的转录后基因调控因子,可能多发性创伤后再生反应的激活和进展中发挥调控作用。本研究旨在验证一组已知与多发性创伤相关肺部病理有关的miRNA的表达,采用猪多发性创伤模型,比较两种手术治疗方法,以及一个除标准手术治疗外还接受C5/CD14抑制(药物治疗)的治疗组。方法 猪多发性创伤模型包括钝性胸部创伤、双侧股骨骨折、肝撕裂伤和失血性休克。共定义四组:假手术组、早期全面治疗(ETC:n=8)、损伤控制骨科(DCO:n=8)、ETC联合C5/CD14抑制药物(n=4)。

动物在ICU环境中接受监测和治疗,包括容量控制机械通气72小时。处死后,从左肺叶取肺组织样本。分离、转录miRNA并通过qPCR进行分析。此外,还进行了过碘酸雪夫(PAS)染色和原位杂交。结果:分析了与肺功能、炎症和纤维化相关的miRNA。与ETC相比,DCO导致炎症和纤维化相关miRNA表达减少,这与组织学发现一致,即肺泡保存更完好、间隔增厚较少、炎症细胞浸润较少。在ETC基础上加入抗C5/CD14,与DCO和ETC相比进一步降低了炎症和纤维化microRNA的表达,并显示肺组织病理学改变显著减少。结论:本

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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