用于胶质母细胞瘤超声支持基因治疗的生物可降解声学靶向(BATUS)

该数据集来自 search.dataone.org,属于肿瘤/脑肿瘤分类,主题为用于胶质母细胞瘤的超声支持基因治疗生物可降解声学靶向(BATUS)

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医学影像LiposomesUltrasonicationTransducersGlioblastoma multiformeGene therapy
Biodegradable acoustic targeting for ultrasound-supported gene therapy (BATUS) in glioblastoma

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

用于胶质母细胞瘤超声支持基因治疗的生物可降解声学靶向(BATUS)

Biodegradable acoustic targeting for ultrasound-supported gene therapy (BATUS) in glioblastoma

该数据集来自 search.dataone.org,属于肿瘤/脑肿瘤分类,主题为用于胶质母细胞瘤的超声支持基因治疗生物可降解声学靶向(BATUS)。BATUS 是一种模块化平台,整合可植入、完全可生物降解的甘氨酸基超声换能器与可定制肽靶向脂质体基因载体,通过超声介导的瞬时血脑屏障开放与配体导向细胞靶向,实现安全、可重复、靶向的脑内基因递送。概念验证采用 tLyp1 功能化脂质体递送靶向 PD-L1 的 siRNA。该数据可用于脑肿瘤基因治疗递送策略的研究与评估(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胶质母细胞瘤(GBM)仍然是最具挑战性的脑恶性肿瘤之一,因为血脑屏障(BBB)的限制性严重制约了有效的药物和基因递送。为克服这一难题,我们提出了用于超声支持基因治疗的生物可降解声学靶向(BATUS),这是一个模块化平台,可实现安全、可重复且靶向的脑内基因递送。BATUS 整合了一个可植入、完全可生物降解的甘氨酸基超声(US)换能器,通过开颅手术放置以实现精确的 BBB 开放,并搭配可定制的肽靶向脂质体基因载体。该系统将 US 介导的瞬时 BBB 破坏与配体导向的细胞靶向相结合,从而能够高效跨越血管屏障和细胞屏障进行递送。作为概念验证,BATUS 使用携带靶向 PD-L1 的 siRNA 的 tLyp1 功能化脂质体进行了评估,用于

【主题与分类】

主题标签:Liposomes、Ultrasonication、Transducers、Glioblastoma multiforme、Gene therapy。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A58331b369e04e0d206f6531f9be25f236d86c22520db3129ec4415541666de30

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    • 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

胶质母细胞瘤(GBM)仍然是最具挑战性的脑部恶性肿瘤之一,这归因于血脑屏障(BBB)的限制性,严重制约了有效的药物和基因递送。为克服这一难题,我们引入了可生物降解声学靶向超声支持基因治疗(BATUS),这是一个模块化平台,能够实现安全、可重复且靶向的脑部基因递送。BATUS整合了一个可植入、完全可生物降解的基于甘氨酸的超声(US)换能器,通过开颅手术放置以实现精确的BBB开放,以及可定制的肽靶向脂质体基因载体。该系统将超声介导的瞬时BBB破坏与配体导向的细胞靶向相结合,从而能够高效跨越血管和细胞屏障进行递送。

作为概念验证,BATUS通过携带靶向PD-L1的siRNA的tLyp1功能化脂质体用于GBM免疫治疗进行了评估:体外评估证实了siRNA的高效包封、稳定性以及特异性……,# 数据来源:胶质母细胞瘤中用于超声支持基因治疗的可生物降解声学靶向(BATUS)数据集DOI:10.5061/dryad.p8cz8wb6h ## 数据和文件结构描述 这些数据旨在评估tLyp1功能化脂质体siRNA纳米粒子结合可生物降解超声介导的血脑屏障开放对胶质母细胞瘤治疗的发展和治疗效果。数据集包括体外表征、siRNA释放、芯片上的血脑屏障渗透性、细胞摄取、基因沉默、体内肿瘤生长和生存分析、IVIS成像、流式细胞术以及透射电子显微镜(TEM)数据,支持相关手稿中提出的发现。

文件和变量 #### 文件:flow_analysis_U87_cells.zip 描述: 包含来自U87细胞实验的原始流式细胞术数据文件和分析文件的压缩文件夹,用于评估细胞

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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