冷或热缺血及离体肺灌注对实验性肺移植损伤相关分子模式与炎性细胞因子释放的影响

肺移植(LTx)与无菌性炎症相关,可能涉及受损同种异体移植物细胞释放损伤相关分子模式(DAMPs)。我们在冷缺血或热缺血后的实验性LTx模型中测量了细胞损伤以及DAMPs和细胞因子的释放,并检查了离体肺灌注(EVLP)预处理的效果

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其他肺移植缺血再灌注损伤离体肺灌注DAMPs炎性细胞因子呼吸系统疾病
Effects of cold or warm ischemia and ex-vivo lung perfusion on the release of damage associated molecular patterns and inflammatory cytokines in experimental lung transplantation

基本信息

模态
其他
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

冷或热缺血及离体肺灌注对实验性肺移植损伤相关分子模式与炎性细胞因子释放的影响

该数据集围绕实验性肺移植(LTx)模型中冷缺血或热缺血以及离体肺灌注(EVLP)预处理对损伤相关分子模式(DAMPs)和炎性细胞因子释放的影响展开。肺移植过程伴随无菌性炎症,其机制可能与受损同种异体移植物细胞释放DAMPs有关。相关研究在实验性LTx模型中测量了细胞损伤程度以及DAMPs和细胞因子的释放情况,并考察了EVLP预处理所产生的作用。数据集以英文命名,在分类上归入呼吸系统疾病下的“其他”类别,来源站为search.dataone.org,采用CC0 1.0 Universal公共领域贡献许可发布,可供自由使用。

【数据集背景】

肺移植(LTx)与无菌性炎症相关,这种炎症反应可能与受损同种异体移植物细胞释放损伤相关分子模式(DAMPs)有关。为探究缺血方式与预处理手段对这一过程的影响,相关研究在实验性肺移植模型中设置了冷缺血或热缺血条件,并对离体肺灌注(EVLP)预处理的效果进行了考察。该数据集即产生于这一研究背景之下,聚焦细胞损伤、DAMPs释放与炎性细胞因子释放等测量内容。

【数据内容】

数据集内容涉及在实验性LTx模型中测得的细胞损伤,以及DAMPs和细胞因子的释放。研究条件涵盖冷缺血或热缺血,并包含EVLP预处理与否的对比。源站描述未提供具体的指标数量、样本量、变量名称或数据表结构等细节。

【采集与来源】

数据集来源站为search.dataone.org。源站描述说明,相关测量在实验性肺移植模型中进行,涉及冷缺血或热缺血处理以及EVLP预处理。关于采集地点、时间范围、实验动物种类与数量、具体测量方法等信息,源站未提供。

【适用场景】

该数据集可用于关注肺移植相关无菌性炎症机制的研究场景,特别是围绕缺血方式(冷缺血或热缺血)与EVLP预处理对细胞损伤、DAMPs及炎性细胞因子释放影响的分析。也可作为呼吸系统疾病领域相关实验研究的参考数据。其他具体应用方向源站未提供。

【使用方法】

数据集采用CC0 1.0 Universal公共领域贡献许可,使用者可在该许可条件下获取与使用。关于文件格式、目录结构、字段说明及推荐的分析流程,源站未提供。

【质量与限制】

源站描述未提供数据质量评估、缺失值情况、样本规模或验证结果等信息。使用时应以源站描述所界定的实验模型与测量范围为限,不宜外推至未涵盖的条件或人群。

【引用与许可】

该数据集采用CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication许可。引用方式与作者信息源站未提供。

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A94832ce630ee299b019c4a4f32be45cf0c20b766c41a4f0adaa29d3107c3a0c3

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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

肺移植(LTx)与无菌性炎症相关,这可能与受损同种异体移植物细胞释放损伤相关分子模式(DAMPs)有关。我们在冷缺血或热缺血后肺移植的实验模型中测量了细胞损伤以及DAMPs和细胞因子的释放,并检验了离体肺灌注(EVLP)预处理的效果。

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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