吸入维生素A减轻高氧诱导新生大鼠支气管肺发育不良急慢性肺损伤

该数据集来自 NCBI GEO(GSE335019),围绕新生大鼠高氧损伤支气管肺发育不良(BPD)模型,比较吸入、肠内和肌内三种途径给予维生素A的效果,并在停止干预后观察吸入维生素A的持续作用

geo
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基因组分类GPL3431610116
GSE335019: Inhaled vitamin A mitigates hyperoxia-induced acute and chronic lung damage in a neonatal rat model of bronchopulmonary dysplasia

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

吸入维生素A减轻高氧诱导新生大鼠支气管肺发育不良急慢性肺损伤

Inhaled vitamin A mitigates hyperoxia-induced acute and chronic lung damage in a neonatal rat model of bronchopulmonary dysplasia

该数据集来自 NCBI GEO(GSE335019),围绕新生大鼠高氧损伤支气管肺发育不良(BPD)模型,比较吸入、肠内和肌内三种途径给予维生素A的效果,并在停止干预后观察吸入维生素A的持续作用。数据包含高通量测序表达谱,可用于分析肺成熟、炎症及损伤修复相关基因表达变化,支持BPD防治机制与给药途径比较研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):预防支气管肺发育不良(BPD)仍是一项关键的未满足需求。我们继续在新生大鼠高氧损伤BPD模型中评估雾化维生素A,检验肺靶向吸入是否比肠内或肌内(IM)给药产生更优结局。大鼠幼崽连续暴露于95%高氧七天以诱导肺损伤。维生素A从出生后第1天至第7天(PD 1-7)通过吸入、肠内或IM给药。在PD 7停止所有干预后,于常氧环境中饲养至PD 21,检查吸入维生素A的持续有效性。综合分析包括肺泡形态计量学、体内肺功能测试、肝脏组织维生素A水平评估以及肺成熟、炎症和损伤/修复的相关生物标志物,采用细胞因子/趋化因子多重面板和Wnt通路蛋白。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL34316、10116。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE335019

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 23 202,引用时请注意版本时效。

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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

预防支气管肺发育不良(BPD)仍是一项尚未满足的关键需求。我们继续在新生大鼠高氧损伤BPD模型中评估雾化维生素A,检验肺靶向吸入是否较肠内或肌内(IM)给药产生更优结局。将大鼠幼崽暴露于持续95%高氧环境7天以诱导肺损伤。从出生后第1天(PD 1)至第7天(PD 7),通过吸入、肠内或肌内给药方式给予维生素A。在PD 21时检查吸入维生素A的持续有效性,此时所有干预已于PD 7停止,动物处于常氧环境。综合分析包括肺泡形态计量学、体内肺功能检测、肝脏组织维生素A水平评估,以及肺成熟、炎症和损伤/修复的相关生物标志物,采用细胞因子/趋化因子和Wnt通路蛋白的多重检测 panel。吸入维生素A有效抑制了高氧诱导的肺损伤,在PD 7和PD 21时肺形态计量学均与健康对照组无法区分。

雾化维生素A还抑制了与肺损伤和炎症相关的生物标志物——这些是BPD的标志性特征,同时增强了自然修复过程,包括PD 21时的正常肺泡化和肺功能。尽管提高了肝脏维生素A组织水平,肠内给药在PD 7时未能有效恢复肺泡形态。相比之下,此前报道在PD 7时具有适度效果的肌内给药,在PD 21时对肺功能几乎无获益证据。观察到雾化维生素A的剂量依赖性效应进一步强化了经吸入实现肺靶向递送获益的证据,支持进一步开发吸入型维生素A作为BPD预防策略。

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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