间充质干细胞移植减轻血液透析血管通路动静脉内瘘静脉狭窄[人类MSC]
该数据集来自NCBI GEO,标题为间充质干细胞移植减轻血液透析血管通路动静脉内瘘静脉狭窄[人类MSC]。源站描述涉及在C57BL/6小鼠和猪模型以及终末期肾病患者中测试脂肪组织来源间充质干细胞移植治疗动静脉内瘘失效的效果,并对小鼠和猪的流出静脉进行RNA-seq转录组分析以探索分子机制
![GSE179954: Mesenchymal Stem Cell Transplantation Attenuates Venous Stenosis of Hemodialysis Vascular Access Arteriovenous Fistula [Human MSC]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/154665.jpg)
基本信息
资源简介
间充质干细胞移植减轻血液透析血管通路动静脉内瘘静脉狭窄[人类MSC]
Mesenchymal Stem Cell Transplantation Attenuates Venous Stenosis of Hemodialysis Vascular Access Arteriovenous Fistula [Human MSC]
该数据集来自NCBI GEO,标题为间充质干细胞移植减轻血液透析血管通路动静脉内瘘静脉狭窄[人类MSC]。源站描述涉及在C57BL/6小鼠和猪模型以及终末期肾病患者中测试脂肪组织来源间充质干细胞移植治疗动静脉内瘘失效的效果,并对小鼠和猪的流出静脉进行RNA-seq转录组分析以探索分子机制。数据集包含1个文件GSE179954_series_matrix.txt.gz,主题标签包括表达谱分析、高通量测序、GPL20301和9606。可用于研究间充质干细胞移植改善动静脉内瘘耐久性的转录组特征(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 12 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):动静脉内瘘(AVF)是血液透析患者首选的血管通路,大多数AVF因静脉内膜增生(VNH)而失效。我们实验室的结果表明,将脂肪组织来源的间充质干细胞(MSC)移植到AVF流出静脉的外膜可减轻免疫缺陷小鼠的VNH。在本研究中,我们在C57BL/6小鼠和猪模型中测试了AMSC移植治疗AVF失效的疗效,方法如所述先建立慢性肾脏病(CKD)再创建AVF。此外,在一小群接受血液透析的终末期肾病(ESRD)患者中进行了1期试验。为了探索MSC移植改善AVF耐久性所涉及的分子机制,我们对从 mice 和 Pigs 切除的AVF流出静脉进行了RNA-seq转录组分析,the aft
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:GPL20301、9606。本站分类:泌尿生殖系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE179954
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 07 202,引用时请注意版本时效。
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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:
数据说明
动静脉瘘(AVF)是血液透析患者首选的血管通路,而大多数AVF因静脉内膜增生(VNH)而失效。我们实验室的结果显示,将脂肪组织来源的间充质干细胞(MSC)移植到AVF流出静脉的外膜,可减轻免疫缺陷小鼠的VNH。在本研究中,我们在C57BL/6小鼠和猪模型中先建立慢性肾脏病(CKD),随后按方法部分所述创建AVF,以检验AMSC移植治疗AVF失效的疗效。此外,我们在接受血液透析的终末期肾病(ESRD)患者小群体中开展了一项1期试验。为探究MSC移植改善AVF耐久性的分子机制,我们对分别接受供体近交系C57BL/6小鼠或猪来源MSC外膜移植后、从 mice 和猪体内切除的AVF流出静脉进行了RNA-seq转录组分析。我们还对从供体小鼠、猪以及1期研究患者中分离的AMSC进行了RNA-seq,并比较了MSC的CD标志物,以评估所分离AMSC在物种内的均一性。
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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