猪心脏t-tubule异质性数据集
该数据集来自猪心脏t-tubule异质性研究,包含年轻雌性Landrace White猪(45–75 kg,5–6月龄)的心脏组织与分离心肌细胞,涉及心房肌细胞与心室组织的t-tubule网络比较

基本信息
资源简介
猪心脏t-tubule异质性数据集
Data from: Heterogeneity of t-tubules in pig hearts
该数据集来自猪心脏t-tubule异质性研究,包含年轻雌性Landrace White猪(45–75 kg,5–6月龄)的心脏组织与分离心肌细胞,涉及心房肌细胞与心室组织的t-tubule网络比较。数据涵盖经胶原酶灌注分离的细胞、fluo-4-AM标记的场刺激钙瞬变及共聚焦成像相关膜结构信息。可用于研究哺乳动物心房与心室肌细胞t-tubule分布差异、兴奋-收缩耦联机制及心肌细胞异质性(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2017。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:t-tubule是肌膜的内陷结构,在哺乳动物心肌细胞的兴奋-收缩耦联中起关键作用。尽管通常认为t-tubule在心房肌细胞中基本缺失,但近期对较大哺乳动物心房细胞的研究提示,t-tubule可能比先前设想的更为丰富。然而,心肌细胞之间t-tubule网络程度的异质性仍不清楚。本研究旨在比较猪心房肌细胞与心室组织的t-tubule网络。方法:心脏组织取自年轻雌性Landrace White猪(45–75 kg,5–6月龄)。心肌细胞通过含胶原酶的溶液经动脉灌注分离。在负载fluo-4-AM的场刺激分离细胞中检测Ca2+瞬变。膜结构为iso
【主题与分类】
主题标签:Cardiomyocytes、atrial myocytes、confocal imaging、transverse tubules、ventricular myocytes、Sus scrofa。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.fb300
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.fb300
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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 2.81 GB。
数据说明
背景:T管是肌膜的内陷结构,在哺乳动物心肌细胞的兴奋-收缩耦联中发挥关键作用。尽管通常认为心房肌细胞中基本不存在T管,但近期对大型哺乳动物心房细胞的研究提示,T管可能比先前设想的更为丰富。然而,不同心肌细胞之间T管网络程度的异质性仍不清楚。本研究旨在探讨猪心房肌细胞的T管网络,并与心室组织进行比较。方法:心脏组织取自年轻雌性长白猪(45–75 kg,5–6月龄)。通过含胶原酶的溶液经动脉灌注分离心肌细胞。在负载fluo-4-AM并经电场刺激的分离细胞中检测Ca2+瞬变。使用di-8-ANEPPS显示分离细胞的膜结构。在经Alexa-Fluor 488偶联WGA染色的固定冰冻组织切片中显示T管。通过施加阈值获得二值图像,并计算T管密度(TTD)。
采用距离映射方法计算至最近t小管的半距离(HDTT)。结果与结论:Ca2+瞬变的时空特性似乎与分离心房肌细胞中缺乏功能性t小管相一致。然而,在冷冻切片中,可在一部分心房细胞亚群中识别出t小管。所有心室肌细胞的TTD均>3%(平均TTD = 6.94±0.395%,n = 24),而22个心房细胞中仅有5个符合这一标准。心房平均TTD(2.35±0.457%,n = 22)低于心室TTD(P<0.0001)。TTD与细胞宽度相关(r = 0.7756,n = 46,P<0.0001)。在TTD ≤3%的心房细胞中,HDTT(2.29±0.16 μm,n = 17)显著大于心室细胞(1.33±0.05 μm,n = 24,P<0.0001)或TTD >3%的心房细胞(1.65±0.06 μm,n = 5,P<0.05)。这些数据表明
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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