人巨细胞病毒的间歇性批量释放:相关数据

该数据集来自 search.dataone.org,主题为人巨细胞病毒(HCMV)的形态发生与释放过程,包含基于新型 3D-CLEM 工作流获取的显微成像相关数据,用于在高时空分辨率下观察多囊泡包膜事件及多病毒体(MViBs)的形成与胞质转运

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医学影像图像分割MicroscopyAssemblyEgressHuman cytomegaloviruslive-cell imagingHCMV
Intermittent bulk release of human cytomegalovirus: associated data

基本信息

模态
医学影像
任务类型
图像分割
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

人巨细胞病毒的间歇性批量释放:相关数据

Intermittent bulk release of human cytomegalovirus: associated data

该数据集来自 search.dataone.org,主题为人巨细胞病毒(HCMV)的形态发生与释放过程,包含基于新型 3D-CLEM 工作流获取的显微成像相关数据,用于在高时空分辨率下观察多囊泡包膜事件及多病毒体(MViBs)的形成与胞质转运。数据覆盖病毒组装、包膜与出胞等环节,可支撑对 HCMV 间歇性批量释放机制的图像分析与结构观察研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):人巨细胞病毒(HCMV)可利用糖蛋白组成不同的病毒粒子感染多种细胞类型。这种多样性如何产生仍不清楚,但时空分离的包膜与出胞途径可能发挥作用。迄今已描述一种出胞途径,其中 HCMV 颗粒被单独包膜进入小囊泡,随后持续外泌。然而,一些研究也在多囊泡结构内发现包膜病毒颗粒,但未能将其与生产性出胞或降解途径联系起来。我们使用一种新型 3D-CLEM 工作流,使我们能够以高时空分辨率研究 HCMV 形态发生和出胞中的这些结构。我们发现单个囊泡上发生多次包膜事件,导致多病毒体(MViBs)形成,其随后穿过细胞质释放病毒

【主题与分类】

主题标签:Microscopy、Assembly、Egress、Human cytomegalovirus、live-cell imaging、HCMV。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A1d19ed75fa2353e5f5a89d4bbd1ffca693430548fa22fa903954a5b9e7a73b1a

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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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。

数据说明

人巨细胞病毒(HCMV)可利用糖蛋白组成不同的病毒颗粒感染多种细胞类型。目前尚不清楚这种多样性是如何产生的,但时空分离的包膜和出胞途径可能发挥作用。迄今为止,已描述了一种出胞途径,即HCMV颗粒被单独包裹进小囊泡中,随后持续通过胞吐作用释放。然而,一些研究也在多囊泡结构内发现了被包膜的病毒颗粒,但未能将其与生产性出胞或降解途径联系起来。我们采用了一种新颖的3D-CLEM工作流程,使我们能够以高时空分辨率研究HCMV形态发生和出胞过程中的这些结构。我们发现,单个囊泡上发生了多次包膜事件,导致形成多病毒体(MViBs),这些多病毒体随后穿过细胞质,在质膜处以间歇性批量脉冲的方式释放病毒颗粒,形成细胞外病毒积累(EV……

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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