西兰花芽提取物对正常皮肤角质形成细胞分化的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录了一项关于西兰花芽提取物(BSE)对正常皮肤角质形成细胞分化影响的研究

Johns Hopkins UniversityJohns Hopkins University
clinicaltrials
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基因组Epidermolysis Bullosa SimplexPachyonychia Congenita
Effect of Broccoli Sprout Extract on Keratinocyte Differentiation in Normal Skin

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

西兰花芽提取物对正常皮肤角质形成细胞分化的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录了一项关于西兰花芽提取物(BSE)对正常皮肤角质形成细胞分化影响的研究。研究招募10名成年志愿者,包括非洲裔美国人和白人、男性和女性,从儿科皮肤科门诊患者的父母中招募。参与者每晚在上臂直径3cm的圆形区域涂抹含500nmol sulforaphane的BSE-jojoba油混合物,连续7晚,对照臂仅涂抹jojoba油,两臂均用保鲜膜封闭。第7晚后从每臂取6mm活检。数据可用于研究BSE对正常皮肤角质形成细胞分化的作用,涉及Epidermolysis Bullosa Simplex和Pachyonychia Congenita相关背景(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Epidermolysis Bullosa Simplex、Pachyonychia Congenita。将从儿科皮肤科门诊就诊患者的父母中招募10名成年志愿者,包括非洲裔美国人、白人、男性和女性参与者。每位参与者将接受7ml西兰花芽提取物(BSE)溶于jojoba油中,含3500nmol sulforaphane(请见下文西兰花芽提取物的制备)。每晚将涂抹500nmol sulforaphane。参与者将每晚在上臂直径3cm的圆形区域涂抹BSE-jojoba油混合物,连续7晚。对照臂仅涂抹jojoba油。两臂每晚均用保鲜膜封闭。第七晚后,志愿者将从每臂取6mm活检(共2次),由皮肤科住院医师执行。活检将用酒精清洁,nu

【主题与分类】

主题标签:Epidermolysis Bullosa Simplex、Pachyonychia Congenita。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02592954

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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

条件:单纯性大疱性表皮松解症、先天性厚甲症。将从儿科皮肤科门诊就诊患者的父母中招募10名成年志愿者,包括非裔美国人、白人、男性和女性参与者。每位参与者将接受7ml含3500nmol萝卜硫素的荷荷巴油西兰花芽提取物(BSE)(请参见下文西兰花芽提取物的制备方法)。每晚将涂抹500nmol萝卜硫素。参与者将把BSE-荷荷巴油混合物涂抹于上臂一个直径3cm的圆形区域,每晚一次,连续7晚。对照臂仅涂抹荷荷巴油。每晚两臂均用保鲜膜封包。第7晚后,由皮肤科住院医师从每臂各取一份6mm活检(共2份)。活检部位将用酒精清洁,用0.5-1cc含肾上腺素的1%利多卡因麻醉,并用一根4-0尼龙不可吸收缝线闭合。活检部位将涂抹凡士林并覆盖创可贴。

该区域将覆盖保持24小时,之后可用肥皂和水清洗,然后重新涂抹凡士林并贴上创可贴。缝合线将在操作后10-14天拆除。从初次访视到拆除缝合线的最终访视,我们预计试验持续时间约为1个月。参与者将在研究期间被告知避免使用任何局部药物或非处方洗剂或乳膏,并被告知在淋浴时使用Dove香皂清洗。他们还将被建议避免高十字花科植物饮食,如西兰花、芥菜和辣根。活检结果将各自分为两半。一半用于冷冻切片和免疫荧光染色,另一半用于蛋白质或RNA提取以进行分子检测(针对选定信使RNA的实时聚合酶链反应和/或定量聚合酶链反应,以及针对选定蛋白质抗原的蛋白质印迹法)。

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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