母体与子代致肥饮食的相互作用：对远交系小鼠模型子代代谢与肌肉线粒体的影响
母体与子代致肥饮食的相互作用：对远交系小鼠模型子代代谢与肌肉线粒体的影响。主题标签：妊娠、母体饮食、子代代谢、肌肉线粒体、远交系小鼠、致肥饮食
基本信息
资源简介
母体与子代致肥饮食的相互作用：对远交系小鼠模型子代代谢与肌肉线粒体的影响
该数据集题为《母体与子代致肥饮食的相互作用：对远交系小鼠模型子代代谢与肌肉线粒体的影响》，由 inne xhonneux 于 2023 年发布，收录于 data.mendeley.com，DOI 为 10.17632/sczcr93m75.1。数据集围绕妊娠期母体饮食与子代饮食的联合作用展开，关注致肥饮食背景下子代代谢状态与骨骼肌线粒体特征的变化，研究载体为远交系小鼠模型。本站将其归入“妊娠、分娩和产褥期 / 其他”分类，主题涉及妊娠、母体饮食、子代代谢、肌肉线粒体、远交系小鼠与致肥饮食等方面。该数据集适合用于探讨母体营养环境与子代后期膳食之间交互效应的研究场景，为相关代谢与线粒体方向的二次分析提供数据基础。
【数据集背景】
母体在妊娠期间的营养与膳食状况被认为可能对子代产生持续影响，而子代出生后的饮食环境又可能与之产生叠加或交互作用。该数据集正是围绕“母体致肥饮食”与“子代致肥饮食”这两类暴露因素的相互作用而建立，试图在远交系小鼠模型中考察这种双重饮食背景对子代代谢及肌肉线粒体的影响。数据集的主题标签包括妊娠、母体饮食、子代代谢、肌肉线粒体、远交系小鼠和致肥饮食，反映出其研究重心落在妊娠期营养暴露与子代代谢健康之间的关联上。本站分类将其置于“妊娠、分娩和产褥期 / 其他”之下，说明其应用语境与妊娠期健康及围产期相关研究相邻。
【数据内容】
数据集围绕远交系小鼠模型中的母体与子代致肥饮食相互作用展开，涉及子代代谢与肌肉线粒体两个主要观察方向。源站未提供具体变量清单、样本数量、文件格式与数据表结构等细节。主题标签所反映的内容包括妊娠、母体饮食、子代代谢、肌肉线粒体、远交系小鼠与致肥饮食，可作为理解数据内容范围的线索。
【采集与来源】
该数据集来源于 data.mendeley.com，发布者为 inne xhonneux，发布年份为 2023 年，DOI 为 10.17632/sczcr93m75.1。源站未提供具体的实验设计、动物饲养条件、采样流程与检测方法等采集细节。
【适用场景】
该数据集可用于妊娠期母体饮食与子代膳食因素交互作用相关的研究场景，尤其是围绕子代代谢状态与骨骼肌线粒体特征的二次分析。其远交系小鼠模型背景使其适用于探讨个体间差异条件下的饮食暴露效应。源站未提供更具体的适用场景说明。
【使用方法】
源站未提供数据文件组织方式、变量定义、使用说明或分析建议等信息。
【质量与限制】
源站未提供数据质量评估、样本量、缺失情况、技术重复或局限性说明等信息。
【引用与许可】
引用信息为：inne xhonneux (2023). The Interplay of Maternal and Offspring Obesogenic Diets: Impact on Offspring Metabolism and Muscle Mitochondria in an Outbred Mouse Model. [Dataset]. http://doi.org/10.17632/sczcr93m75.1。源站未提供许可条款信息。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/sczcr93m75
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 29.4 KB。
数据说明
inne xhonneux（2023）。母体与子代致肥胖饮食的相互作用：对远交系小鼠模型中子代代谢和肌肉线粒体的影响。[数据集]。http://doi.org/10.17632/sczcr93m75.1
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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