单细胞质谱成像与免疫荧光显微镜联用的人免疫细胞多模态表征

该数据集来自 Zenodo,包含与一篇论文相关的数据,论文提出将免疫细胞化学与单细胞 MALDI-2 质谱成像(MSI)结合的工作流程,用于人免疫细胞的多模态表征,并应用于肝硬化患者与健康对照供者的中性粒细胞研究

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医学影像分类mass spectrometry imagingSingle-Cell AnalysisLipidsLipids/immunologyNeutrophils
Integrated Single-Cell Mass Spectrometry Imaging and Immunofluorescence Microscopy for Multimodal Characterization of Human Immune Cells

基本信息

模态
医学影像
大小
22.894737718 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

单细胞质谱成像与免疫荧光显微镜联用的人免疫细胞多模态表征

Integrated Single-Cell Mass Spectrometry Imaging and Immunofluorescence Microscopy for Multimodal Characterization of Human Immune Cells

该数据集来自 Zenodo,包含与一篇论文相关的数据,论文提出将免疫细胞化学与单细胞 MALDI-2 质谱成像(MSI)结合的工作流程,用于人免疫细胞的多模态表征,并应用于肝硬化患者与健康对照供者的中性粒细胞研究。数据以 .zip 文件形式提供,包括单细胞数据(.csv)以及实验 1 和实验 2 中混合对照与肝硬化细胞的 timsTOF fleX 原始质谱数据。该数据可用于单细胞水平的脂质等分子成像分析、免疫细胞多模态表征方法研究,以及肝硬化相关中性粒细胞差异的探索(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本记录包含与以下出版物相关的数据:Integrated Single-Cell Mass Spectrometry Imaging and Immunofluorescence Microscopy for Multimodal Characterization of Human Immune Cells( MALDI-2 质谱成像(MSI)相结合的工作流程,以实现人免疫细胞的多模态表征。该工作流程被应用于研究从肝硬化患者和健康对照供者中分离的中性粒细胞。本记录包含以下 .zip 文件:zip 文件描述 single_cell_data.zip 包含单细胞数据的 .csv 文件 ms_run_1.zip 包含来自实验 1 的混合对照和肝硬化细胞的 timsTOF fleX 原始质谱数据 ms_run_2.zip 包含来自实验 2 的混合对照和肝硬化细胞的 timsTOF fleX 原始质谱数据

【主题与分类】

主题标签:mass spectrometry imaging、Single-Cell Analysis、Lipids、Lipids/immunology、Neutrophils。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.19047080

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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    • 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 22.89 GB。

数据说明

本记录包含与以下出版物相关的数据:Integrated Single-Cell Mass Spectrometry Imaging and Immunofluorescence Microscopy for Multimodal Characterization of Human Immune Cells(https://doi.org/10.1021/acs.analchem.6c00381)。在本研究中,我们开发了一种工作流程,将免疫细胞化学与单细胞MALDI-2质谱成像(MSI)相结合,以实现对人类免疫细胞的多模态表征。该工作流程被应用于研究从肝硬化患者和健康对照供者中分离的中性粒细胞。

本记录包含以下 .zip 文件:zip 文件描述 single_cell_data.zip 包含单细胞数据的 .csv 格式 .zip 文件 ms_run_1.zip 包含实验1中混合对照组和肝硬化细胞的原始 timsTOF fleX 质谱数据的 .zip 文件 ms_run_2.zip 包含实验2中混合对照组和肝硬化细胞的原始 timsTOF fleX 质谱数据的 .zip 文件 ms_run_3.zip 包含实验3中混合对照组和肝硬化细胞的原始 timsTOF fleX 质谱数据的 .zip 文件 icc_run_1.zip 包含实验1的免疫细胞化学图像(.tif 格式)的 .zip 文件 icc_run_2.zip 包含实验2的免疫细胞化学图像(.tif 格式)的 .zip 文件 icc_run_3.zip 包含实验3的免疫细胞化学图像(.tif 格式)的 .zip 文件 MSMS.zip 包含所有 MS/MS 谱图(.mgf 格式)的 .zip 文件 bessler_et_al_lipid_annotation 包含用于脂质注释的中性粒细胞原始 timsTOF fleX 质谱数据的 .zip 文件 单细胞数据使用 FISCAS(https://doi.org/10.1021/jasms.4c00279,https://github.com/BioMedMS/FISCAS)生成。后续数据处理和分析按如下所述进行

单细胞数据集的组织方式是每一行代表一个单独的细胞。列则对应于质谱成像检测到的m/z特征或t

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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