数据：氘代谢成像通过葡萄糖周转动力学刻画小鼠胶质母细胞瘤异质性

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.905qfttwb

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数据集大小约 6.92 GB。

数据说明

胶质母细胞瘤是侵袭性脑肿瘤，预后极差。开发更有效胶质母细胞瘤疗法的主要瓶颈之一在于其组织学和分子异质性，这导致了不同的肿瘤微环境和疾病表型。有效表征这些特征将改善胶质母细胞瘤的临床管理。近期研究表明，通过糖酵解和线粒体氧化的葡萄糖通量速率能够利用动态葡萄糖增强(DGE)氘光谱技术定量描绘小鼠模型(GL261和CT2A肿瘤)中的胶质母细胞瘤增殖情况。然而，肿瘤微环境表型的空间特征至今仍未得到解决。在此，我们开发了一种DGE氘代谢成像(DMI)方法，通过葡萄糖转化动力学来剖析肿瘤微环境。

通过结合肿瘤小鼠模型、光谱成像与噪声衰减的新策略以及组织病理学关联的多模态方法，我们展示了肿瘤乳酸周转反映了GL261与CT2A小鼠胶质母细胞瘤之间的表型差异，而瘤周谷氨酸-谷氨酰胺池的再循环则是合并队列中侵袭能力的潜在标志，与继发性脑损伤相关联。这些发现通过每种肿瘤的组织病理学特征得到了验证，包括细胞密度与增殖、瘤周侵袭与远处迁移以及免疫细胞浸润。我们的研究为精准神经肿瘤学带来了良好前景，强调了绘制葡萄糖通量速率图谱对于更好地理解胶质母细胞瘤的代谢异质性及其与疾病表型联系的重要性。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。