光感受器丢失不招募中性粒细胞尽管小胶质细胞强烈激活
该数据集来自 search.dataone.org,围绕小鼠视网膜光感受器激光消融模型,利用荧光自适应光学扫描光检眼镜(AOSLO)在微米级分辨率下同步追踪小胶质细胞与中性粒细胞的免疫动态,并结合 SLO 与 OCT 在体成像揭示小胶质细胞反应的自然史

基本信息
资源简介
光感受器丢失不招募中性粒细胞尽管小胶质细胞强烈激活
Photoreceptor loss does not recruit neutrophils despite strong microglial activation
该数据集来自 search.dataone.org,围绕小鼠视网膜光感受器激光消融模型,利用荧光自适应光学扫描光检眼镜(AOSLO)在微米级分辨率下同步追踪小胶质细胞与中性粒细胞的免疫动态,并结合 SLO 与 OCT 在体成像揭示小胶质细胞反应的自然史。数据可用于研究中枢神经系统损伤后组织驻留免疫细胞与循环系统中性粒细胞的相互作用,尤其适用于视网膜免疫细胞动态追踪与激光损伤相关分析(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):为应对中枢神经系统(CNS)损伤,组织驻留免疫细胞(如小胶质细胞)和循环系统中性粒细胞通常是最先响应者。这些细胞在应对CNS损伤时相互作用的程度尚不清楚,在神经视网膜中更是如此,这给在体高分辨率成像带来了挑战。在本研究中,我们采用荧光自适应光学扫描光检眼镜(AOSLO)研究小鼠中的小胶质细胞和中性粒细胞。我们使用无标记相位对比AOSLO在微米级分辨率下同时追踪免疫细胞动态。将488 nm光聚焦到光感受器(PR)外段以诱导视网膜病变。这些病变局灶性消融PR,对焦点平面上方和下方细胞的附带损伤最小。我们使用在体(AOSLO、SLO和OCT)成像揭示小胶质细胞a的自然史
【主题与分类】
主题标签:leukocyte、Adaptive optics、Laser Lesion。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aad582882c04dd71546a11b3e11971a022c928e310073f1e67af5f47c07ccb7f7
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据说明
在中枢神经系统(CNS)损伤反应中,小胶质细胞等组织驻留免疫细胞以及循环系统中的中性粒细胞往往是最先响应的细胞。这些细胞在应对CNS损伤时相互作用的程度尚知之甚少,在神经视网膜中更是如此,这给活体高分辨率成像带来了挑战。在本研究中,我们采用荧光自适应光学扫描光检眼镜(AOSLO)对小鼠的小胶质细胞和中性粒细胞进行研究。我们利用无标记相衬AOSLO在微米级分辨率下同时追踪免疫细胞的动态变化。通过将488 nm激光聚焦于光感受器(PR)外段诱导视网膜病变。这些病变局部消融了PR,对聚焦平面上方和下方细胞的附带损伤极小。我们利用活体成像(AOSLO、SLO和OCT)揭示了损伤后数分钟至数月内小胶质细胞和中性粒细胞反应的自然历程。
虽然小胶质细胞表现出动态且渐进…,,,# 光感受器丢失尽管小胶质细胞强烈激活,但并未招募中性粒细胞 数据集DOI:10.5061/dryad.w3r228143 ## 数据和文件结构说明 其中的数据文件主要是为提交至eLife的论文“光感受器丢失尽管小胶质细胞强烈激活,但并未招募中性粒细胞”所获取的视频和图像。 ### 文件和变量 #### 文件:Lesion_paper_data.zip **说明:**Â 3个子文件夹包含使用自适应光学扫描光 ophthalmoscopy(AOSLO,简称AO)、扫描激光 ophthalmoscope(Heidelberg Spectralis,简称HRA)以及离体共聚焦显微镜获取的数据。在每个子文件夹内,如下所示:Â AOdata–>小鼠品系和其他标签–>采集模式(共聚焦或相差,此文件夹并非总是存在)–>小鼠编号和采集日期。exVivoConfocaldata–>用于组织学的小鼠品系和其他标签–>小鼠编号和采集日期。HRAdata–>小鼠编号和采集
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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