HSP90抑制剂17-AAG局部应用减轻皮肤炎症并恢复微生物平衡:对特应性皮炎治疗的启示

出版物标题:HSP90抑制剂17-AAG局部应用减轻皮肤炎症并恢复微生物平衡:对特应性皮炎治疗的启示。请先仔细阅读稿件,因为其中包含理解本数据集所需的信息

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基因组分类特应性皮炎皮肤炎症HSP90抑制剂微生物平衡皮肤微生物组肠道微生物组基因表达
Topical Application of the HSP90 Inhibitor 17-AAG Reduces Skin Inflammation and Restores Microbial Balance: Implications for Atopic Dermatitis Therapy

基本信息

模态
基因组
大小
2.534780473 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

HSP90抑制剂17-AAG局部应用减轻皮肤炎症并恢复微生物平衡:对特应性皮炎治疗的启示

出版物标题:HSP90抑制剂17-AAG局部应用减轻皮肤炎症并恢复微生物平衡:对特应性皮炎治疗的启示。请先仔细阅读稿件,因为其中包含理解本数据集所需的信息

Topical Application of the HSP90 Inhibitor 17-AAG Reduces Skin Inflammation and Restores Microbial Balance: Implications for Atopic Dermatitis Therapy

【数据集背景】

源站首次发布:2024。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):出版物标题:HSP90抑制剂17-AAG局部应用减轻皮肤炎症并恢复微生物平衡:对特应性皮炎治疗的启示。作者:Krzysztof Sitko、Ewa Piotrowska、Magdalena Podlacha、Michał D. Starke、Magdalena Trzeciak、Stefan Tukaj。请先仔细阅读稿件,因为其中包含理解本数据集所需的信息。关于本出版物中用于创建基因表达和测序数据图表的数值,请参考Graph_data.xlsx。该文件包含以稿件中对应图命名的选项卡。对于Gut_microbiome和Skin_microbiome文件夹,使用了特定的样本命名约定,如下:metadata.csv文件的sampleid列包含受试者标识符:S1-1 样本材料 skin-swab S 粪便 F S1-1 动物识别号范围1-5 S1-1 组标识

【主题与分类】

主题标签:特应性皮炎、皮肤炎症、HSP90抑制剂、微生物平衡、皮肤微生物组、肠道微生物组、基因表达。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.14524756

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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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。

数据集大小约 2.53 GB。

数据说明

出版物标题:HSP90抑制剂17-AAG局部应用可减轻皮肤炎症并恢复微生物平衡:对特应性皮炎治疗的意义

作者:Krzysztof Sitko, Ewa Piotrowska, Magdalena Podlacha, Michał D. Starke, Magdalena Trzeciak, Stefan Tukaj

请先仔细阅读稿件,因为其中包含理解本数据集所需的必要信息。关于本出版物中用于生成基因表达和测序数据图表的数值,请参阅Graph_data.xlsx。该文件包含以稿件中相应图表命名的选项卡。对于Gut_microbiome和Skin_microbiome文件夹,使用了特定的样本命名规则,如下所示:metadata.csv文件的sampleid列包含受试者标识符:S1-1 样本材料 皮肤拭子 S 粪便 F S1-1 动物识别号,范围为1-5 S1-1 组别识别号 1 - 未处理,无疾病,无治疗(仅载体) 2 - 载体,有疾病,无治疗(仅载体) 3 - 治疗,有疾病,接受治疗(17-AAG 0.5 uM局部应用) 如需任何额外信息,请与通讯作者联系:stefan.tukaj@ug.edu.pl

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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