肌原纤维力学数据
该数据集为肌原纤维力学相关的原始数据与分析数据,来源于 Harvard Dataverse,由作者 Methawasin, Methajit 发布,发布时间为 2026 年,主题标签涵盖 Medicine、Health and Life Sciences,本站分类归入肌肉骨骼疾病 / 其他

基本信息
资源简介
肌原纤维力学数据
Myofibril mechanics 是一个聚焦肌原纤维力学研究的科学数据集,收录了与肌原纤维力学相关的原始数据和分析数据。该数据集由作者 Methawasin, Methajit 发布,来源机构为 Harvard Dataverse,发布时间为 2026 年,来源站为 doi.org。其主题标签涵盖 Medicine、Health and Life Sciences,在分类体系中归入肌肉骨骼疾病 / 其他。整体而言,该数据集面向肌肉生理与力学研究领域,为关注肌原纤维收缩、力学特性及相关疾病机制的研究者提供可复用的数据资源,适用于基础研究、数据再分析以及方法学比较等多种用途。
【数据集背景】
肌原纤维是横纹肌细胞中负责收缩的基本结构单元,其力学行为直接关系到肌肉的正常功能以及多种肌肉骨骼疾病的发生发展。围绕肌原纤维力学开展的研究,通常需要获取并分析其在被动拉伸、主动收缩等条件下的力学响应数据。该数据集正是在这一研究背景下产生,主题标签涵盖 Medicine、Health and Life Sciences,本站分类归入肌肉骨骼疾病 / 其他,说明其内容与医学及生命科学领域中的肌肉相关研究密切相关。数据集由 Methawasin, Methajit 发布,来源机构为 Harvard Dataverse,发布时间为 2026 年,来源站为 doi.org。
【数据内容】
该数据集包含肌原纤维力学相关的原始数据与分析数据。源站描述指出,其内容为“Raw and analyzed data of myofibril mechanics.”。也就是说,数据集中既有未经处理的原始测量记录,也有经过分析处理后的结果数据。除上述说明外,关于数据的具体文件格式、变量字段、样本数量、实验条件、测量指标等细节,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 Harvard Dataverse,来源站为 doi.org,作者为 Methawasin, Methajit,发布时间为 2026 年。关于数据的具体采集方法、实验设备、样本来源、采集时间跨度与地点等信息,源站未提供。
【适用场景】
基于其主题标签 Medicine、Health and Life Sciences 以及本站分类肌肉骨骼疾病 / 其他,该数据集可应用于肌原纤维力学相关的基础研究,也可用于对原始数据与已分析数据的再分析、结果复核或方法学比较。对于关注肌肉骨骼疾病机制的研究者,该数据集可能提供与肌原纤维力学相关的数据支撑。除上述由主题与分类自然引申的用途外,关于该数据集的具体适用场景、目标用户或推荐应用方向,源站未提供。
【使用方法】
关于该数据集的获取方式、访问权限、文件组织方式、使用工具或软件要求、数据处理步骤等,源站未提供。
【质量与限制】
关于该数据集的数据质量评估、误差范围、缺失情况、样本代表性、使用限制或已知偏差等,源站未提供。
【引用与许可】
关于该数据集的引用格式、许可协议、使用条款或版权说明等,源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://doi.org/10.7910/DVN/G6XE2B
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 1.04 GB。
数据说明
Raw and analyzed data of myofibril mechanics.
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




