黄芪活性成分经TNFR1-Hippo-YAP轴保护急性肺损伤肺泡II型细胞的实验数据集
该数据集围绕黄芪及其活性成分经TNFR1/Hippo轴恢复急性肺损伤中肺泡II型上皮细胞增殖与分化能力的研究主题生成。实验采用SPF级SD大鼠,设对照组、LPS诱导ALI模型组、黄芪汤干预组和地塞米松干预组,经气管滴注LPS建立模型后给药7天,测量肺功能指标并记录肺部CT影像变化,随后处死取肺组织

基本信息
资源简介
黄芪活性成分经TNFR1-Hippo-YAP轴保护急性肺损伤肺泡II型细胞的实验数据集
Experimental data dataset for: Astragalus, particularly its the active components, protects alveolar type II cells from cellular damage during acute lung injury through the TNFR1-Hippo-YAP signalling axis.
该数据集围绕黄芪及其活性成分经TNFR1/Hippo轴恢复急性肺损伤中肺泡II型上皮细胞增殖与分化能力的研究主题生成。实验采用SPF级SD大鼠,设对照组、LPS诱导ALI模型组、黄芪汤干预组和地塞米松干预组,经气管滴注LPS建立模型后给药7天,测量肺功能指标并记录肺部CT影像变化,随后处死取肺组织。数据可用于急性肺损伤机制与中医药干预研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。
【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):该数据集围绕“黄芪及其活性成分经TNFR1/Hippo轴恢复急性肺损伤中肺泡II型上皮细胞的增殖与分化能力”这一研究主题生成。实验使用SPF级SD大鼠,随机分为对照组、LPS诱导的ALI模型组、黄芪汤干预组和地塞米松干预组。通过气管滴注LPS(5 mg/kg)建立ALI模型,建模成功后给予相应药物干预7天。实验期间使用小动物肺功能系统测量吸气时间、呼气时间、潮气量、分钟通气量和呼吸频率;使用肺部CT扫描观察影像学变化并记录CT值。随后处死大鼠,取肺组织
【主题与分类】
主题标签:Basic medical、acute lung injury、alveolar type II epithelial cells、traditional Chinese medicine。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=69c3e6b3fa8f413984caf703c5c9d330
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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- OpenDataLab:
数据说明
本数据集围绕“黄芪及其活性成分通过TNFR1/Hippo轴恢复急性肺损伤中肺泡II型上皮细胞的增殖与分化能力”这一研究主题生成。选用SPF级SD大鼠,随机分为对照组、LPS诱导的ALI模型组、黄芪汤干预组和地塞米松干预组。通过气管内滴注LPS(5 mg/kg)建立ALI模型,造模成功后给予相应药物干预7天。实验过程中,采用小动物肺功能系统测定吸气时间、呼气时间、潮气量、分钟通气量和呼吸频率;采用肺部CT扫描观察影像学变化并记录CT值。
随后处死大鼠,收集肺组织、血清和支气管肺泡灌洗液,用于肺指数计算、HE染色、TNF-α和IL-6的ELISA检测、SP-C和HOPX表达的免疫荧光检测,以及TNFR1、Lats1、p-Lats1、YAP1、p-YAP1、TEAD1等蛋白和基因的Western blot和qRT-PCR检测。同时,通过I型胶原酶消化法从各组大鼠肺组织中分离原代ATII细胞,经IgG差速贴壁法纯化,并在体外培养用于集落形成实验和免疫荧光鉴定。在体外实验中,从正常大鼠肺组织中分离原代ATII细胞,并通过TNF-α刺激建立体外ALI细胞模型。随后分别用常春藤皂苷元、芒柄花黄素、异鼠李素和TNFR1抑制剂Benpyrine处理细胞,检测细胞活力、集落形成能力以及SP-C和HOPX的表达。此外,采用网络药理学和分子对接技术筛选黄芪的活性成分,并预测其与TNFR1的结合能力。
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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