FFPE组织脂质空间组学MALDI质谱成像:人BC肿瘤图像脂质MSI原始文件

组织样本与实验设计 为进行方法开发,使用了两只雄性Wistar大鼠(n = 2)。大鼠脑组织通过与Dasa Čížková博士(斯洛伐克科学院神经免疫学研究所,布拉迪斯拉发)合作获得

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图像图像分割脂质空间组学MALDI质谱成像FFPE组织人BC肿瘤脑肿瘤脂质MSI原始文件
Unlocking Lipid Spatialomics in FFPE Tissues via MALDI Mass Spectrometry Imaging : Lipid MSI raw files of Human BC Tumor images

基本信息

模态
图像
大小
31.026520627 GB
任务类型
图像分割
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

FFPE组织脂质空间组学MALDI质谱成像:人BC肿瘤图像脂质MSI原始文件

组织样本与实验设计 为进行方法开发,使用了两只雄性Wistar大鼠(n = 2)。大鼠脑组织通过与Dasa Čížková博士(斯洛伐克科学院神经免疫学研究所,布拉迪斯拉发)合作获得

Unlocking Lipid Spatialomics in FFPE Tissues via MALDI Mass Spectrometry Imaging : Lipid MSI raw files of Human BC Tumor images

【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):组织样本与实验设计 为进行方法开发,使用了两只雄性Wistar大鼠(n = 2)。大鼠脑组织通过与Dasa Čížková博士(斯洛伐克科学院神经免疫学研究所,布拉迪斯拉发)合作获得。所有动物操作均遵循机构动物护理指南和国际标准,并获得斯洛伐克共和国国家兽医与食品委员会(Ro-4081/17-221)和神经免疫学研究所伦理委员会的批准。成年雄性Wistar大鼠通过CO₂窒息处死,迅速解剖大脑。对于新鲜冷冻(FF)样本,脑组织立即在冷却至−50 °C的异戊烷中速冻,并储存于−80 °C;FF切片在−20 °C的冷冻切片机上切成8 µm(矢状面),安装在ITO涂层载玻片上并储存于−80 °C。共制备了六张FF切片。Fo

【主题与分类】

主题标签:脂质空间组学、MALDI质谱成像、FFPE组织、人BC肿瘤、脑肿瘤、脂质MSI原始文件。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.21392826

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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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。

数据集大小约 31.03 GB。

数据说明

组织样本与实验设计 为进行方法开发,使用了2只雄性Wistar大鼠(n = 2)。大鼠脑组织通过与Dasa Čížková博士(斯洛伐克科学院神经免疫学研究所,布拉迪斯拉发)合作获得。所有动物实验程序均按照机构动物护理指南和国际标准进行,并获得斯洛伐克共和国国家兽医与食品委员会(Ro-4081/17-221)和神经免疫学研究所伦理委员会的批准。成年雄性Wistar大鼠通过CO₂窒息处死,迅速解剖取脑。对于新鲜冷冻(FF)样本,脑组织立即在冷却至−50 °C的异戊烷中速冻,并储存于−80 °C;FF切片在−20 °C的冷冻切片机上以8 µm(矢状面)厚度切取,贴于ITO包被载玻片上并储存于−80 °C。共制备了6张FF切片。

对于FFPE组织块,新鲜解剖的脑组织浸泡于10%中性缓冲福尔马林(4%甲醛,pH 7.0;固定液与组织比例≥10:1)中,室温固定12–48小时,经梯度乙醇(70%、80%、95%、100%)脱水,二甲苯透明(更换2–3次,每次30–60分钟),约60 °C石蜡浸润并包埋;组织块于4 °C保存。FFPE切片在室温下于切片机上单次连续切取8 µm厚(矢状面)切片。共制备24张连续切片,其中12张裱贴于经水处理的载玻片上,12张裱贴于涂有2%卵白蛋白的载玻片上。此外,来自三个临床癌症活检组织块(口咽癌、乳腺癌和胶质母细胞瘤)各4张连续FFPE切片,以2%卵白蛋白作为黏附涂层裱贴于ITO包被载玻片上。胶质母细胞瘤组织取自法国里尔医院病理科,来源于2014年至2018年间入组的前瞻性50例患者队列(NCT02473484),经里尔医院伦理委员会批准(ID-RCB 2014-A00185-42),符合

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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