缺氧削弱象海豹内皮细胞血管生成信号并上调抗氧化系统
该数据集来自 search.dataone.org，围绕象海豹动脉内皮细胞在长时间缺氧下的分子响应，包含 RNA-seq、功能实验与共聚焦显微镜相关数据
基本信息
资源简介
缺氧削弱象海豹内皮细胞血管生成信号并上调抗氧化系统
Hypoxia blunts angiogenic signaling and upregulates the antioxidant system in elephant seal endothelial cells
该数据集来自 search.dataone.org，围绕象海豹动脉内皮细胞在长时间缺氧下的分子响应，包含 RNA-seq、功能实验与共聚焦显微镜相关数据。研究对象为象海豹与人类内皮细胞在 1% O2 下暴露至多 6 小时的差异反应，涉及 HIF-1α 稳定化与血管生成信号解耦、谷胱甘肽代谢基因上调及细胞内琥珀酸变化。可用于缺氧耐受、氧化还原与炎症相关机制研究（来源 DataONE，CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：背景：象海豹在潜水过程中经历反复的缺氧/复氧事件，因而具有极端的低氧耐受能力。由于海豹在海上难以接近，对其抗低氧损伤保护分子变化的实时评估仍受限制。因此，我们建立了象海豹的增殖性动脉内皮细胞培养模型，并利用 RNA-seq、功能实验和共聚焦显微镜评估其对长时间缺氧的分子反应。结果：暴露于 1% O2 长达 6 小时的海豹和人类内皮细胞对急性和长时间缺氧的反应不同。海豹细胞将缺氧敏感转录调节因子 HIF-1α 的稳定化与血管生成信号解耦。参与谷胱甘肽（GSH）代谢的基因快速上调支持 GSH 池的维持，细胞内琥珀酸在
【主题与分类】
主题标签：Inflammation、redox、marine mammal、Elephant seal、Mirounga angustirostris、diving、Hypoxia、Glutathione。本站分类：呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A6909ed949e9714cd119d41a88b73e1ebf91cc94a6fa8b6f7708a362ad3513d70
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
背景 象海豹在潜水过程中反复经历缺氧/复氧循环，因而具有极强的低氧血症耐受能力。然而，由于象海豹在海上难以接近，对其抵御低氧损伤保护机制背后分子变化的实时评估仍受到限制。因此，我们利用象海豹建立了增殖性动脉内皮细胞培养模型，并采用RNA-seq、功能实验和共聚焦显微镜评估其对长时间低氧的分子反应。结果 暴露于1% O2长达6小时的象海豹和人内皮细胞对急性和长时间低氧的反应不同。象海豹细胞将低氧敏感转录调控因子HIF-1α的稳定化与血管生成信号解偶联。参与谷胱甘肽（GSH）代谢的基因快速上调，支持GSH池的维持，并且象海豹细胞（而非人细胞）中细胞内琥珀酸增加。
海豹细胞在h…后表现出高的最大呼吸能力和储备呼吸能力，，，，# 数据来源：缺氧削弱象海豹内皮细胞的血管生成信号并上调抗氧化系统 https://doi.org/10.5061/dryad.7pvmcvf0p 与“缺氧削弱象海豹内皮细胞的血管生成信号并上调抗氧化系统”相关的RNAseq数据代码。bioRxiv手稿doi：10.1101/2023.07.01.547248 SRA BioProjects：PRJNA1017894和PRJNA1017895 ## 代码和文件 配置文件分为海豹和人类数据 seal_config.json human_config.json compare_config文件分为海豹和人类数据 compare_config文件用于确定每个时间点相对于对照的差异基因表达，以及使用EBSeq在时间点之间进行成对比较 seal_compare_config.json human_compare_config.json Snakefile 提供snakemake流程 code.R 包含使用以下文件对两个物种进行聚类分析和通路富集的代码： ma
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
