多阳离子钌酞菁作为光敏剂用于多重耐药微生物光动力灭活的原始数据

该数据集为多阳离子钌(II)酞菁(RuPcs)光敏剂PS1a-PS4a用于多重耐药微生物光动力灭活(PDI)研究的原始数据

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其他QuímicaRutheniumSinglet oxygenPDIaPDTMRSAESBL+PACT
Multicationic ruthenium phthalocyanines as photosensitizers for photodynamic inactivation of multiresistant microbes [raw data]

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

多阳离子钌酞菁作为光敏剂用于多重耐药微生物光动力灭活的原始数据

Multicationic ruthenium phthalocyanines as photosensitizers for photodynamic inactivation of multiresistant microbes [raw data]

该数据集为多阳离子钌(II)酞菁(RuPcs)光敏剂PS1a-PS4a用于多重耐药微生物光动力灭活(PDI)研究的原始数据。RuPcs带有4至12个末端铵盐基团,设计靶向微生物细胞质膜并具有高单线态氧量子产率;PS3a和PS4a通过两种不同结构策略赋予两亲性以实现多靶点定位。数据涵盖对革兰阳性MRSA及革兰阴性菌的活性评价,可用于光动力抗菌研究(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):四种光敏剂PS1a-PS4a由多阳离子钌(II)酞菁(RuPcs)组成,已在多重耐药微生物的光动力灭活(PDI)中进行了评估。这些RuPcs带有4至12个末端铵盐,被设计用于靶向微生物的细胞质细胞膜,并显示出高的单线态氧量子产率。此外,PS3a和PS4a通过使用两种不同的结构方法赋予其两亲性,从而被构想为表现出多靶点定位。在低光照条件下,两种亲水性PS1a和PS2a以及两亲性PS3a对革兰阳性MRSA表现出比典型用于PDI的酞菁(即锌(II)和钯(II)配合物以及游离碱Pcs)所观察到的强得多的响应。此外,PS1a、PS2a和PS3a对革兰阴性菌表现出显著高的活性。

【主题与分类】

主题标签:Química、Ruthenium、Singlet oxygen、PDI、aPDT、MRSA、ESBL+、PACT。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://edatos.consorciomadrono.es/citation?persistentId=doi:10.21950/IXV5EX

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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

四种光敏剂PS1a-PS4a由多阳离子钌(II)酞菁(RuPcs)组成,已在多重耐药微生物的光动力灭活(PDI)中进行了评估。这些RuPcs带有4至12个末端铵盐,旨在靶向微生物的细胞质细胞膜,并展现出高的单线态氧量子产率。此外,PS3a和PS4a通过采用两种不同的结构方法赋予其两亲性特征,构思实现多靶点定位。在低光照条件下,两种亲水性的PS1a和PS2a,以及两亲性的PS3a对革兰氏阳性MRSA的响应远强于为PDI设计的典型酞菁,即锌(II)和钯(II)配合物,以及游离碱酞菁。此外,PS1a、PS2a和PS3a对革兰氏阴性大肠杆菌显示出显著高的活性,尽管对耐氟康唑的白色念珠菌的杀真菌作用较弱。相比之下,结构不同的两亲性PS4a尽管能够穿过细胞膜并到达内部细胞器,但对革兰氏阳性细菌仅显示出轻微的活性。

尽管如此,PS4a与多西环素联合使用时对MRSA显示出正向协同效应,在30 J/cm2的光剂量和0.125 mg/L亚抑菌浓度多西环素条件下,其活性从约1.5个对数级降低提高到约4.9个对数级降低。数据集描述:化合物的结构和光物理表征。

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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