疟原虫手性决定其运动模式数据集

该数据集为论文《Chirality of malaria parasites determines their motion patterns》的配套数据仓库,包含三种实验设置的示例数据:子孢子穿过水凝胶的3D显微成像、环绕运动子孢子的双侧牵引力测量,以及水凝胶下方子孢子的STED超分辨显微成像

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医学影像Medicine, Health and Life SciencesPhysicsBiophysics
Chirality of malaria parasites determines their motion patterns [data]

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

疟原虫手性决定其运动模式数据集

Chirality of malaria parasites determines their motion patterns [data]

该数据集为论文《Chirality of malaria parasites determines their motion patterns》的配套数据仓库,包含三种实验设置的示例数据:子孢子穿过水凝胶的3D显微成像、环绕运动子孢子的双侧牵引力测量,以及水凝胶下方子孢子的STED超分辨显微成像。实验1和2以.mvd2显微原始数据提供,实验3以去卷积.tif图像提供,另附.npy格式的中间分析结果。数据可用于运行配套Python分析代码,支撑疟原虫运动模式与手性关系的研究复现(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):这是论文《Chirality of malaria parasites determines their motion patterns》的数据仓库。它包含不同实验设置的示例数据,可用于运行分析代码。代码可在 git 仓库 github.com/LeonLettermann/hei-sporo-code 及其链接的仓库中获取。我们在此展示三个不同实验的数据:子孢子穿过水凝胶运动的3D显微成像;环绕运动子孢子的双侧牵引力;水凝胶下方子孢子的STED超分辨显微成像。对于实验1和2,数据以.mvd2显微原始数据形式提供,可用提供的Python代码打开和分析。对于实验3,我们提供去卷积图像,格式为.tif文件。此外,支持使用所提供代码进行实验的不同中间分析结果以.npy格式提供。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Physics、Biophysics。本站分类:感染/寄生虫病。

【获取与许可】

源站页面:https://heidata.uni-heidelberg.de/citation?persistentId=doi:10.11588/DATA/4YBYXE

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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

这是论文《疟原虫的手性决定其运动模式》的数据存储库。它包含不同实验设置的示例数据,可用于运行分析代码。代码可在 git 仓库 github.com/LeonLettermann/hei-sporo-code 及其链接的仓库中获取。我们在此展示三个不同实验的数据:子孢子穿过水凝胶运动的3D显微镜成像;环形运动子孢子的双侧牵引力;水凝胶下方子孢子的STED超分辨率显微镜成像。对于实验1和2,数据以.mvd2显微镜原始数据形式提供,可使用提供的Python代码打开并分析。对于实验3,我们提供去卷积图像,格式为.tif文件。此外,支持使用所提供代码进行实验的不同中间分析结果以.npy文件形式提供。

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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