TMZ诱导小鼠同基因胶质母细胞瘤模型细胞死亡与免疫应答的重复研究数据

该数据集来自对小鼠同基因胶质母细胞瘤模型(GL261、CT2A、SB28)在免疫友好给药方案下接受标准治疗药物Temozolomide(TMZ)的临床前研究,包含体外与体内实验

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医学影像预测Medicine, Health and Life SciencesPreclinical glioblastomaTumor microenvironmentCell deathGlioblastoma
Replication data for Investigating TMZ-Induced Cell Death and Immunogenic Responses in Murine Syngeneic Glioblastoma Models

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-18
版本
1.0

资源简介

TMZ诱导小鼠同基因胶质母细胞瘤模型细胞死亡与免疫应答的重复研究数据

Replication data for Investigating TMZ-Induced Cell Death and Immunogenic Responses in Murine Syngeneic Glioblastoma Models

该数据集来自对小鼠同基因胶质母细胞瘤模型(GL261、CT2A、SB28)在免疫友好给药方案下接受标准治疗药物Temozolomide(TMZ)的临床前研究,包含体外与体内实验。体外实验涵盖TMZ敏感性、免疫原性信号产生/释放、细胞死亡与细胞周期、MGMT表达及caspase激活;体内实验涵盖基于7T T2W MRI的肿瘤体积演变、生存研究及对照/未治疗肿瘤与TMZ短暂响应肿瘤的选定时间点验证,包括巨噬细胞表型、PD1/PDL1评估和淋巴细胞浸润。可用于胶质母细胞瘤治疗应答与肿瘤微环境研究(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集是对临床前小鼠胶质母细胞瘤模型(GL261、CT2A、SB28)在免疫友好给药方案下接受标准治疗药物Temozolomide(TMZ)治疗的详尽研究结果。数据包括体外和体内实验。体外实验包括培养细胞以及关于TMZ敏感性(Prestoblue)、免疫原性信号产生/释放(生物发光、流式细胞术)、细胞死亡和细胞周期研究(流式细胞术)、MGMT表达(PCR)和caspase激活(生物发光)的研究。体内研究包括基于MR成像的肿瘤体积演变(7T T2W MRI)、生存研究以及对照/未治疗肿瘤和处于TMZ短暂响应期的肿瘤在选定时间点的验证:巨噬细胞表型表征(免疫荧光、PCR)、PD1和PDL1评估(PCR、免疫组织化学)、淋巴细胞浸润(免疫组

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Preclinical glioblastoma、Tumor microenvironment、Cell death、Cell Death、Glioblastoma、Tumor Microenvironment。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.csuc.cat/citation?persistentId=doi:10.34810/DATA3347

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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

该数据集是对临床前小鼠胶质母细胞瘤模型(GL261、CT2A、SB28)在免疫友好给药方案下接受标准治疗药物替莫唑胺(TMZ)治疗的详尽研究结果。数据包括体外和体内实验。体外实验包括培养细胞以及关于TMZ敏感性(Prestoblue)、免疫原性信号产生/释放(生物发光、流式细胞术)、细胞死亡和细胞周期研究(流式细胞术)、MGMT表达(PCR)和caspase活化(生物发光)的研究。体内研究包括基于MR成像的肿瘤体积演变(7T下的T2W MRI)、生存研究以及对对照/未治疗肿瘤和对TMZ暂时响应的肿瘤在选定时间点的验证:巨噬细胞表型表征(免疫荧光、PCR)、PD1和PDL1评估(PCR、免疫组织化学)、淋巴细胞浸润(免疫组织化学)。数据文件为表格文件,包含生物发光或荧光值、qPCR读数以及免疫荧光/免疫组织化学值,这些值通过QuPath分析用于制备相应图表。

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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