组织学与TEM数据:演化中血吸虫肉芽肿内嗜酸性粒细胞主要生态位挑战其“蠕虫杀手”细胞观点

该数据集包含组织学与透射电子显微镜(TEM)图像数据,用于评估曼氏血吸虫感染过程中肝脏演化肉芽肿内嗜酸性粒细胞的时空分布

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医学影像图像分割FOS: Biological sciencesQuantitative analysisHistopathologyTransmission electron microscopyLiverSchistosoma mansoniEosinophilsInflammationSchistosomiasisGranulomas
Histological and TEM data: A major ecological niche of eosinophils in evolving Schistosoma granulomas challenges the eosinophil view as “helminth killer” cells

基本信息

模态
医学影像
大小
0.000078292 GB
任务类型
图像分割
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-11
版本
5

资源简介

组织学与TEM数据:演化中血吸虫肉芽肿内嗜酸性粒细胞主要生态位挑战其“蠕虫杀手”细胞观点

Histological and TEM data: A major ecological niche of eosinophils in evolving Schistosoma granulomas challenges the eosinophil view as “helminth killer” cells

该数据集包含组织学与透射电子显微镜(TEM)图像数据,用于评估曼氏血吸虫感染过程中肝脏演化肉芽肿内嗜酸性粒细胞的时空分布。研究涵盖实验感染(Swiss小鼠)与自然感染(水鼠Nectomys squamipes)两种模型。数据可用于定量分析肉芽肿内嗜酸性粒细胞的定位与形态,支持血吸虫病肉芽肿形成机制及嗜酸性粒细胞功能研究,并挑战其作为“蠕虫杀手”细胞的传统观点(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):这些数据集旨在评估曼氏血吸虫(Schistosoma mansoni,曼氏血吸虫病——一种被忽视的热带病——的病原体)实验感染(Swiss小鼠)和自然感染(水鼠Nectomys squamipes)期间,肝脏中形成的演化肉芽肿内嗜酸性粒细胞的时空分布。

【主题与分类】

主题标签:Quantitative analysis、Histopathology、Transmission electron microscopy、Liver、Schistosoma mansoni、Eosinophils、Inflammation、Schistosomiasis、Granulomas。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.7d7wm384p

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.7d7wm384p

标准获取流程:

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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。

数据集大小约 78.3 KB。

数据说明

这些数据集旨在评估在实验性感染(瑞士小鼠)和自然感染(水鼠Nectomys squamipes)曼氏血吸虫(曼氏血吸虫病的病原体,一种被忽视的热带病)期间,肝脏内形成的进化性肉芽肿中嗜酸性粒细胞的空间-时间分布。

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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