胶质母细胞瘤-星形胶质细胞共培养数据

该数据集主要包含在不同共培养配置下,肿瘤球体与人星形胶质细胞迁移的测量值,涉及球体大小、迁移能力或面积百分比,以及调整后的迁移距离(ad-distance),样本覆盖多天测量

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基因组回归cytokine expressionHyaluronic acidGene expressiontime lapse microscopyInflammationcollagen ICancer cell linesin vitro modelAstrocytescancer invasionTumor microenvironment3D model
Glioblastoma-astrocytes coculture data

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

胶质母细胞瘤-星形胶质细胞共培养数据

Glioblastoma-astrocytes coculture data

该数据集主要包含在不同共培养配置下,肿瘤球体与人星形胶质细胞迁移的测量值,涉及球体大小、迁移能力或面积百分比,以及调整后的迁移距离(ad-distance),样本覆盖多天测量。文件按特定图号标注,大部分数值数据源自图像,先经R批量处理,再在ImageJ中手动处理并量化。Nanostring数据代表基因表达结果,需进一步处理。数据可用于研究胶质母细胞瘤侵袭、肿瘤微环境及体外3D模型中的细胞迁移行为(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集主要包含在不同共培养配置下,肿瘤球体与人星形胶质细胞迁移的测量值。数据涉及球体大小、迁移能力或面积百分比,以及调整后的迁移距离(ad-distance),样本覆盖多天测量。文件按特定图号标注,以反映与特定图号匹配的数据。大部分数值数据源自图像,这些图像最初在R中使用已知包进行批量处理,并在ImageJ中进一步手动处理并量化。Nanostring数据代表基因表达结果,需要进一步处理。

【主题与分类】

主题标签:cytokine expression、Hyaluronic acid、Gene expression、time lapse microscopy、Inflammation、collagen I、Cancer cell lines、in vitro model、Astrocytes、cancer invasion。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A328666636fe17610204088b7982514bb9fbd547d77d1d675f79a2c952b49c4ff

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A328666636fe17610204088b7982514bb9fbd547d77d1d675f79a2c952b49c4ff

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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

该数据集主要包含与不同共培养配置下肿瘤球体与人星形胶质细胞迁移测量相关的数值。所呈现的数据涉及球体大小、迁移能力或面积百分比,以及调整后的迁移距离或ad-distance,这些数据来自数天测量中的样本。文件标签反映了与特定图号匹配的数据。大多数数值数据源自图像,这些图像最初使用已知的R包进行批量处理,随后在ImageJ中手动进一步处理并量化。Nanostring数据代表基因表达结果,需要进一步处理。

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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