氧化铁纳米酶调控急性白血病干细胞耐药性及机制研究数据集
该数据集包含细胞实验与动物模型两个层面的多模态数据,具体涉及人急性髓系白血病细胞系KG1a及其干细胞在氧化铁纳米酶等药物处理下的ROS水平、凋亡、基因与蛋白表达等分子与细胞功能数据,以及白血病小鼠模型在不同治疗方案下的体重、血象、器官病理和免疫表型等临床与病理指标。数据模态主要包括实验记录表格、流式细胞术数据、基因表达谱、蛋白质印迹图像以及组织病理切片图像等。其主要用途是研究氧化铁纳米酶调控白血病干细胞耐药性的生物学效应与分子机制,为探索基于纳米材料的急性白血病新型治疗策略提供关键实验数据支持。

基本信息
资源简介
氧化铁纳米酶调控急性白血病干细胞耐药性及机制研究数据集
【数据集背景】
源站首次发布:2022-09-15。
【数据内容】
源站原始描述:"本研究首先探讨了Ara-C、IONPs和Ara-C+IONPs对人AML细胞系KG1a分别处理后的相关生物学特性改变;再从人AML细胞系KG1a中分离CD34+CD38–的LSCs,探讨Ara-C+IONPs体内外对LSCs耐药性和致病性及其机制的影响;最后经单细胞基因测序发现LSCs高表达IFITM3基因可能与其耐药相关,通过下调IFITM3分子,探讨对KG-1a细胞ROS水平改变以及致小鼠AML的影响。 实验主要记录了Ara-C、IONPs和Ara-C+IONPs作用下KG1a细胞ROS水平、凋亡的变化、ROS相关基因mRNA、蛋白水平的表达;KG1a LSCs分选的FCM鉴定、LSCs特征性基因表达;LSCs的耐药性、软琼脂克隆形成能力、增殖分化能力分析;IONPs+Ara-C处理LSCs凋亡FCM检测、ROS水平检测;Ara-C、IONPs和Ara-C+IONPs处理Non-LSC和LSC后ROS水平、ROS相关基因mRNA、蛋白表达检测;NOD/SCID小鼠异体移植AML模型的建立与评价,包括小鼠体重、外周血WBC计数和HGB水平、脾系数、外周血及骨髓涂片分析等指标;PBS…
【数据结构与技术规格】
文件数 18 个,合计 26.89 KB。
【主题与分类】
主题标签:氧化铁纳米酶、白血病、肿瘤干细胞、耐药性、其他。
【获取与许可】
源站页面:https://www.nbsdc.cn/general/dataDetail?id=64ef853abb16e0591d025749&type=1
使用许可:完全共享。
规范引用:CSTR:16666.11.nbsdc.XzId5q4x
下载信息
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源站:https://www.nbsdc.cn/general/dataDetail?id=64ef853abb16e0591d025749&type=1
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集来源于一项研究氧化铁纳米酶(IONPs)调控急性髓系白血病干细胞耐药性及其机制的科学实验。数据集包含细胞实验和动物模型两个层面的数据:在细胞层面,记录了Ara-C、IONPs及其联合处理对人AML细胞系KG1a及其中分离的白血病干细胞(CD34+CD38– LSCs)的ROS水平、凋亡、基因表达、克隆形成能力等生物学特性的影响;在动物模型层面,包含NOD/SCID小鼠异体移植AML模型的建立与评价数据,以及不同治疗方案(PBS、Ara-C、IONPs、Ara-C+IONPs)对小鼠体重、血常规、器官病理、免疫表型等疗效指标的分析。此外,数据集还包含通过单细胞测序筛选出的潜在耐药基因IFITM3的相关验证数据,如下调IFITM3对细胞功能及信号通路的影响。数据以实验记录、检测结果(如流式细胞术数据、基因/蛋白表达数据、病理切片图像等)形式存在。该数据集主要用于研究纳米材料在逆转白血病干细胞耐药性中的作用及其分子机制,为开发针对急性白血病(特别是AML)的新型联合治疗策略提供实验依据。
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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