基于MRI报告基因ferritin的树突状细胞体内追踪数据
该数据集来自 Dryad,与利用 MRI 报告基因 ferritin 进行树突状细胞(DCs)体内追踪的研究相关。研究关注转导人铁蛋白重链(FTH)和绿色荧光蛋白(GFP)基因对 DCs 固有特性的影响,以及 FTH 作为 MRI 报告基因追踪 DCs 向淋巴结迁移的可行性

基本信息
资源简介
基于MRI报告基因ferritin的树突状细胞体内追踪数据
Data from: In vivo tracking of dendritic cell using MRI reporter gene, ferritin
该数据集来自 Dryad,与利用 MRI 报告基因 ferritin 进行树突状细胞(DCs)体内追踪的研究相关。研究关注转导人铁蛋白重链(FTH)和绿色荧光蛋白(GFP)基因对 DCs 固有特性的影响,以及 FTH 作为 MRI 报告基因追踪 DCs 向淋巴结迁移的可行性。数据涉及通过慢病毒将 FTH 与 GFP 基因导入 DC 细胞系 DC2.4,并在 9.4 T MR 扫描仪上分析细胞模型及小鼠腘窝淋巴结的 MRI 信号衰减率变化。可用于分子影像、免疫治疗策略设计及非侵入性细胞追踪等方向(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2016。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):对迁移至淋巴结(LNs)的树突状细胞(DCs)进行无创成像,可为设计基于 DCs 的免疫治疗策略提供有用信息。本研究旨在探讨转导人铁蛋白重链(FTH)和绿色荧光蛋白(GFP)基因对 DCs 固有特性的影响,以及 FTH 作为磁共振成像(MRI)报告基因追踪 DCs 向 LNs 迁移的可行性。通过使用慢病毒将 FTH 和 GFP 基因导入 DC 细胞系(DC2.4)建立 FTH-DCs。在 9.4 T MR 扫描仪上使用多梯度回波序列,在细胞模型以及小鼠后肢足垫皮下注射这些细胞后的腘窝 LN 中,分析由 FTH 转导引起的 MRI 信号衰减率(R2*)变化。FTH 和 GFP 的转导未影响增殖
【主题与分类】
主题标签:Molecular Imaging、Ferritin、Magnetic resonance imaging、lymph node、non-invasive tracking、reporter gene、Dendritic cell、gene transduction、Lentivirus。本站分类:感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.d08h6
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.d08h6
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- OpenDataLab:
数据集大小约 725.3 KB。
数据说明
树突状细胞(DCs)迁移至淋巴结(LNs)的无创成像可为设计基于DCs的免疫治疗策略提供有益信息。本研究旨在探讨人铁蛋白重链(FTH)和绿色荧光蛋白(GFP)基因转导对DCs固有特性的影响,以及FTH作为磁共振成像(MRI)报告基因追踪DCs迁移至LNs的可行性。通过慢病毒将FTH和GFP基因导入DC细胞系(DC2.4)建立FTH-DCs。利用9.4 T MR扫描仪上的多梯度回波序列,在细胞体模以及小鼠腘窝LN中分析由FTH转导引起的MRI信号衰减率(R2*)变化,这些细胞经后肢足垫皮下注射。FTH和GFP的转导未影响DCs的增殖和迁移能力。FTH-DCs中共刺激分子(CD40、CD80和CD86)的表达与DCs相似。与DCs相比,FTH-DCs表现出增加的铁储存能力,并在体模中显示出显著更高的横向弛豫率(R2*)。
与DCs相比,含有FTH-DCs的淋巴结显示出负对比,导致在体内和体外的T2加权图像中R2值均较高。组织学分析显示,FTH-DCs迁移至淋巴结的被膜下窦和T细胞区,在此处它们高表达CD25以结合并刺激T细胞。我们的研究探讨了FTH作为MRI报告基因追踪DCs向淋巴结迁移而不改变其固有特性的可行性。本研究表明,基于FTH的MRI可能是一种有用的技术,用于纵向监测DCs并评估基于DCs的疫苗的治疗效果。
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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