聚丙烯酰胺基底黏度对胶质母细胞瘤细胞中替莫唑胺活性的影响:流式细胞术与流变学测量
该数据集包含经替莫唑胺处理的LN-229和LN-18细胞系的原始数据,通过流式细胞术、流变仪和细胞投影测量获得,并包含基于论文图表得出计算与结论所需的数据

基本信息
资源简介
聚丙烯酰胺基底黏度对胶质母细胞瘤细胞中替莫唑胺活性的影响:流式细胞术与流变学测量
Polyacrylamide substrate viscosity impact on temozolomide activity in glioblastoma cells by flow cytometry and rheological measurements
该数据集包含经替莫唑胺处理的LN-229和LN-18细胞系的原始数据,通过流式细胞术、流变仪和细胞投影测量获得,并包含基于论文图表得出计算与结论所需的数据。相关论文题为“Substrate viscosity impairs temozolomide-mediated inhibition of glioblastoma cells’ growth”,发表于Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Molecular Basis of Disease。数据可用于研究细胞外环境力学状态对脑肿瘤细胞表型及药物反应的影响(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2022。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):数据集包含经替莫唑胺处理的细胞系LN-229和LN-18的原始数据,通过流式细胞术、流变仪和细胞投影测量获得。它还包含基于发表于Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Molecular Basis of Disease的论文“Substrate viscosity impairs temozolomide-mediated inhibition of glioblastoma cells’ growth”中图表创建所需的计算和基于这些图表的结论。在中枢神经系统(CNS)病理发展和细胞对药物的反应过程中,脑细胞细胞外环境的机械状态对其表型有显著影响。对几种脑肿瘤黏弹性特性的检查表明,组织刚度和黏度都可能随着疾病进展而变化。尽管大量研究表明了
【主题与分类】
主题标签:rheology、glioblastoma、temozolomide、polyacrylamide hydrogels、viscoelasticity、drug effectiveness。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://mostwiedzy.pl/en/open-research-data/polyacrylamide-substrate-viscosity-impact-on-temozolomide-activity-in-glioblastoma-cells-by-flow-cytometry-and-rheological-measurements,801115824824416-0
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- OpenDataLab:
数据说明
数据集包含经替莫唑胺处理的细胞系LN-229和LN-18的原始数据,这些数据通过流式细胞术、流变学和细胞投影测量获得。数据集还包括基于发表于《Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Molecular Basis of Disease》的论文“Substrate viscosity impairs temozolomide-mediated inhibition of glioblastoma cells’ growth”中图表制作及基于这些图表的结论所必需的计算。在中枢神经系统(CNS)病理发展及细胞对药物反应的过程中,脑细胞外环境的机械状态对其表型有显著影响。对几种脑肿瘤的粘弹性特性研究显示,组织刚度和粘度可能在疾病进展过程中发生变化。尽管大量研究表明基质刚度对脑癌细胞的增殖、运动和药物敏感性有影响,但关于基质粘度变化的相关证据却相对匮乏。
基于对大鼠脑样本黏弹性的应变流变学测量,合成了与组织弹性和黏性特征相匹配的聚丙烯酰胺(PAA)水凝胶。由于基底黏度增加,利用光学显微镜和流式细胞术评估了胶质母细胞瘤细胞形状、增殖以及抗癌药物替莫唑胺(TMZ)细胞毒性的变化。基底黏度的变化对未处理胶质瘤细胞的增殖影响较小,但对线粒体凋亡相关去极化和DNA片段化程度有较大影响。这表明,用于检测黏度和刚度的装置可能激活胶质瘤细胞中不同的信号通路。根据所收集的数据,在用于药物筛选的体外聚合物基细胞培养系统中,黏度应被视为一个重要特征。
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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