肌动蛋白与DAPI标记的MCF10A、MCF7和MDA-MB-231细胞系荧光图像
该数据集包含肌动蛋白和DAPI标记的MCF10A、MCF7与MDA-MB-231细胞系荧光图像，用于理解转移性较低与较高癌细胞之间及正常与癌细胞之间的形态变化，并已用于相关出版物
基本信息
资源简介
肌动蛋白与DAPI标记的MCF10A、MCF7和MDA-MB-231细胞系荧光图像
Fluorescent images of actin and DAPI-labelled MCF10A, MCF7 and MDA-MB-231 cell lines
该数据集包含肌动蛋白和DAPI标记的MCF10A、MCF7与MDA-MB-231细胞系荧光图像，用于理解转移性较低与较高癌细胞之间及正常与癌细胞之间的形态变化，并已用于相关出版物。MCF10A为非致瘤性人乳腺上皮细胞系，代表正常乳腺细胞；MCF7是广泛研究的乳腺癌细胞系；MDA-MB-231为三阴性乳腺癌细胞系，常用作乳腺癌转移模型。详情参见README和链接出版物（来源 DataONE）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该细胞图像数据集旨在理解转移性较低与较高的癌细胞之间，以及正常细胞与癌细胞之间的形态学变化。这些图像已用于相关出版物中。有关该数据集如何收集的详细信息，请参阅 README 文件和相关出版物。 肌动蛋白和 DAPI 标记的 MCF10A、MCF7 和 MDA-MB-231 细胞系荧光图像 https://doi.org/10.5061/dryad.sbcc2frfv 数据和文件结构说明 细胞系：MCF10A、MCF7 和 MDA-MB-231 是乳腺癌研究中常用的培养细胞系。MCF10A 是一种非致瘤性人乳腺上皮细胞系，代表正常乳腺细胞。MCF7 可能是研究最广泛的乳腺癌细胞系。MDA-MB-231 是一种三阴性乳腺癌细胞系，常被用作乳腺癌转移模型。MCF10A 购自美国典型培养物保藏中心（ATCC, Manassas, VA），而 MCF7 和 MDA-MB-231 细胞则是赠送给我们的。 培养条件：MCF10A 细胞在 MEGM 试剂盒（Lonza/Clonetics Corporation）中培养，不含 GA-1000（庆大霉素-两性霉素 B 混合物）成分，并添加 100 ng/ml 霍乱毒素。另外两种细胞系在 Dulbecco’s Modified Eagle Medium（DMEM）中培养（...）
【主题与分类】
主题标签：Breast cancer、Cell Morphology、Metastasis。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A6d7031da68505f39af90f03e6bcec72d7a1f0780f6d60239689657fee1187f20
下载信息
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该细胞图像数据集旨在理解转移性较低与较高的癌细胞之间，以及正常细胞与癌细胞之间的形态学变化。这些图像已用于相关出版物中。有关该数据集如何收集的详细信息，请参阅 README 文件和相关出版物。
肌动蛋白和 DAPI 标记的 MCF10A、MCF7 和 MDA-MB-231 细胞系荧光图像 https://doi.org/10.5061/dryad.sbcc2frfv
数据和文件结构说明
细胞系：MCF10A、MCF7 和 MDA-MB-231 是乳腺癌研究中常用的培养细胞系。MCF10A 是一种非致瘤性人乳腺上皮细胞系，代表正常乳腺细胞。MCF7 可能是研究最广泛的乳腺癌细胞系。MDA-MB-231 是一种三阴性乳腺癌细胞系，常被用作乳腺癌转移模型。MCF10A 购自美国典型培养物保藏中心（ATCC, Manassas, VA），而 MCF7 和 MDA-MB-231 细胞则是赠送给我们的。
培养条件：MCF10A 细胞在 MEGM 试剂盒（Lonza/Clonetics Corporation）中培养，不含 GA-1000（庆大霉素-两性霉素 B 混合物）成分，并添加 100 ng/ml 霍乱毒素。另外两种细胞系在 Dulbecco’s Modified Eagle Medium（DMEM）中培养（…）
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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