金黄色葡萄球菌骨髓炎的成像质谱原位脂质组学

该数据集来自 search.dataone.org,主题为利用成像质谱与显微镜对金黄色葡萄球菌感染的小鼠股骨进行原位脂质组学分析

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医学影像图像分割Foam CellsLipidomicsMALDI Imaging Mass Spectrometry
In situ lipidomics of Staphylococcus aureus osteomyelitis using imaging mass spectrometry

基本信息

模态
医学影像
任务类型
图像分割
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

金黄色葡萄球菌骨髓炎的成像质谱原位脂质组学

In situ lipidomics of Staphylococcus aureus osteomyelitis using imaging mass spectrometry

该数据集来自 search.dataone.org,主题为利用成像质谱与显微镜对金黄色葡萄球菌感染的小鼠股骨进行原位脂质组学分析。数据将近 250 种脂质空间映射到股骨的健康与感染相关形态学特征,建立各组织类型的脂质组成谱,并揭示醚脂与花生四烯酰脂在脓肿细胞与组织结构间的显著变化,以及甾醇、甘油三酯、双(单酰甘油)磷酸和神经节苷脂在脓肿中的环状分布。可用于研究骨髓炎感染中的脂质代谢与炎症信号空间特征(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):当金黄色葡萄球菌侵入骨微环境时,会形成骨髓脓肿,其细胞与生物分子具有空间限定的结构,从而发生骨髓炎。成像质谱与显微镜是可用于探究金黄色葡萄球菌感染小鼠股骨脂质组的有力工具,以揭示感染的代谢与信号传导后果。在此,将近 250 种脂质被空间映射到整个股骨的健康与感染相关形态学特征,建立了各组织类型的组成谱。醚脂和花生四烯酰脂在脓肿内的细胞与组织结构之间发生显著改变,提示它们在脓肿形成和炎症信号传导中的作用。甾醇、甘油三酯、双(单酰甘油)磷酸和神经节苷脂在整个脓肿中呈环状分布,提示其

【主题与分类】

主题标签:Foam Cells、Lipidomics、MALDI Imaging Mass Spectrometry。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A26a8343d8724e088b229279732eb1c7b3e83281cbed194f859f1d34c1b9366a3

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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。

数据说明

骨髓炎发生于金黄色葡萄球菌侵入骨微环境时,导致骨髓脓肿形成,其具有空间限定的细胞和生物分子结构。成像质谱和显微镜检查是极为重要的工具,可用于探究金黄色葡萄球菌感染的小鼠股骨的脂质组,以揭示感染的代谢和信号传导后果。在此,近250种脂质被空间映射到整个股骨的健康和感染相关形态特征上,建立了组织类型的组成轮廓。醚脂和花生四烯酰脂在脓肿内的细胞和组织结构之间显著变化,表明它们在脓肿形成和炎症信号传导中的作用。甾醇、甘油三酯、双(单酰甘油)磷酸和神经节苷脂在整个脓肿中具有环状分布,提示一群细胞中脂质代谢的假设性失调,这些细胞无法用… discerned,所有MALDI IMS数据均使用timsTOF fleX(Bruker Daltonics,不来梅,德国)获取。88 所有成像实验均在qTOF模式下操作,除非另有说明,否则TIMS停用。

为获取主数据集,采用了俯仰偏移策略。将SmartBeam 3D 10 kHz三倍频Nd:YAG激光器(355 nm)聚焦并激活光束扫描,以产生10 μm x 10 μm的烧蚀图案。调整载物台的z位置以保持激光聚焦,并补偿样品架和Cryofilm的额外高度。首先以20 μm的载物台俯仰采集正离子数据。随后在flexImaging(Bruker Daltonics)中将载物台坐标在每个x-y维度上偏移10 μm,并以相同的20 μm载物台俯仰采集负离子数据。该策略从相同像素区域获得两种极性的有效空间分辨率为20 μm。对于高空间分辨率(10 μm)实验,仍实施光束扫描,但载物台俯仰设置为

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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