Dataset and analysis graphed 实验数据与统计分析
该数据集来自一项大鼠慢性肾病相关贫血模型研究，包含实验测量数据与统计分析结果，涉及atorvastatin、pioglitazone和erythropoietin对铁代谢、hepcidin表达及肾功能的影响
基本信息
资源简介
Dataset and analysis graphed 实验数据与统计分析
Dataset and analysis graphed
该数据集来自一项大鼠慢性肾病相关贫血模型研究，包含实验测量数据与统计分析结果，涉及atorvastatin、pioglitazone和erythropoietin对铁代谢、hepcidin表达及肾功能的影响。数据覆盖假手术与5/6肾切除大鼠的vehicle及三种药物处理组，包含血液学参数、肾功能、铁代谢、炎症标志物及铁稳态相关基因表达等指标，以GraphPad Prism文件形式提供，可用于支持研究结果的透明性、可重复性与独立验证（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-10-13。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：数据集描述 本数据集包含一项研究的实验数据和统计分析，该研究探讨atorvastatin、pioglitazone和erythropoietin对慢性肾病相关贫血大鼠模型中铁代谢、hepcidin表达和肾功能的影响。研究包括假手术和5/6肾切除大鼠，分配至vehicle、atorvastatin、pioglitazone或erythropoietin治疗组。GraphPad Prism文件包含与血液学参数、肾功能、铁代谢、炎症标志物以及参与铁稳态的基因表达相关的实验测量和统计分析。提供该数据集以支持透明度、可重复性以及对相关手稿中所报告发现的独立验证。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 38.86 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.34448235.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Other health sciences not elsewhere classified。主题标签：慢性肾病、肾性贫血、铁代谢、hepcidin表达、肾功能、atorvastatin、pioglitazone、erythropoietin。本站分类：泌尿生殖系统疾病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Other health sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Dataset_and_analysis_graphed/34448235
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Demirelli, Bülent (2026). Dataset and analysis graphed. figshare. Dataset
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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.34448235.v1
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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
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- OpenDataLab:
数据集大小约 38.9 MB。
数据说明
数据集描述 本数据集包含一项研究相关的实验数据和统计分析，该研究探讨了阿托伐他汀、吡格列酮和促红细胞生成素对慢性肾脏病相关贫血大鼠模型中铁代谢、hepcidin表达及肾功能的影响。研究包括假手术组和5/6肾切除大鼠，并将其分配至溶媒、阿托伐他汀、吡格列酮或促红细胞生成素治疗组。GraphPad Prism文件包含与血液学参数、肾功能、铁代谢、炎症标志物以及参与铁稳态的基因表达相关的实验测量和统计分析。提供本数据集旨在支持透明度、可重复性以及对相关手稿中所报告研究结果的独立验证。
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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