肺纤维化-血管凋亡数据集

该数据集来自 Harvard Dataverse,包含 sham 与 bleomycin 小鼠在血管重塑、细胞死亡、ROS 产生及线粒体膜电位方面的数据与实验方案

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dataverse
浏览 9
其他分类Medicine, Health and Life Sciences
Pulmonary Fibrosis-Vascular Apoptosis

基本信息

模态
其他
大小
0.000327869 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

肺纤维化-血管凋亡数据集

Pulmonary Fibrosis-Vascular Apoptosis 是一个以肺纤维化过程中血管细胞死亡相关研究为主题的数据集,由 Norton, Charles 提交至 Harvard Dataverse 平台,发布时间为 2026 年。该数据集围绕 sham 组与 bleomycin 诱导小鼠模型之间的对比,汇集了血管重塑、细胞死亡、活性氧(ROS)产生以及线粒体膜电位等方面的数据与实验方案,属于呼吸系统疾病领域的科研数据资源。从主题标签看,其内容归属于医学、健康与生命科学范畴。该数据集适合从事肺纤维化机制研究、血管生物学及氧化应激相关课题的研究人员参考使用,可为实验设计、指标选择与结果比对提供基础材料。

【数据集背景】

肺纤维化是一类以肺组织进行性纤维化为特征的疾病,其发病机制涉及血管结构改变、细胞凋亡与氧化应激等多个环节。该数据集正是在这一研究背景下产生,聚焦 bleomycin 诱导的小鼠模型与 sham 对照之间的差异,围绕血管重塑、细胞死亡、ROS 产生和线粒体膜电位等指标组织数据与实验方案。数据集由 Norton, Charles 提交,机构来源为 Harvard Dataverse,发布时间为 2026 年,主题标签为 Medicine, Health and Life Sciences,本站分类归入呼吸系统疾病 / 其他。

【数据内容】

该数据集包含 sham 与 bleomycin 小鼠在血管重塑、细胞死亡、ROS 产生及线粒体膜电位方面的数据与实验方案。具体而言,内容覆盖两类动物组别在上述四个观测维度上的实验记录与方法描述。关于各指标的具体检测手段、样本数量、数据文件格式与组织方式,源站未提供。

【采集与来源】

数据集来源站为 doi.org,提交机构为 Harvard Dataverse,作者为 Norton, Charles。数据来自 sham 与 bleomycin 小鼠模型的对比实验,涉及血管重塑、细胞死亡、ROS 产生与线粒体膜电位的观测。关于实验动物品系、饲养条件、造模剂量与时间安排、具体实验地点与时间等细节,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于肺纤维化发病机制研究,尤其是血管重塑与血管细胞凋亡相关课题;也适用于氧化应激与线粒体功能方向的对照分析,以及实验方案参考与方法学借鉴。研究人员可将其用于 sham 与 bleomycin 模型间差异的比较研究,或作为相关指标检测流程的参考材料。关于具体应用案例与验证结论,源站未提供。

【使用方法】

使用者可依据数据集中的实验方案了解血管重塑、细胞死亡、ROS 产生与线粒体膜电位的观测流程,并结合 sham 与 bleomycin 两组数据开展对比分析。关于数据下载方式、文件目录结构、软件环境与统计分析步骤,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集由 Harvard Dataverse 平台收录,作者为 Norton, Charles,发布时间为 2026 年。关于数据质量评估、样本量、重复次数、缺失值情况、批次效应与外部验证结果,源站未提供。使用时应结合自身研究目的判断其适用性。

【引用与许可】

引用该数据集时应注明英文名 Pulmonary Fibrosis-Vascular Apoptosis、作者 Norton, Charles 及来源 Harvard Dataverse,并参考 doi.org 上的正式条目信息。关于具体许可条款与使用限制,源站未提供。

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源站:https://doi.org/10.7910/DVN/NHG6II

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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。

数据集大小约 327.9 KB。

数据说明

假手术组和博来霉素组小鼠中血管重塑、细胞死亡、ROS产生和线粒体膜电位的数据与实验方案

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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