广藿香油通过抑制NF-κB诱导乳腺癌细胞凋亡的原始数据

该数据集为广藿香油(Pogostemon cablin)通过抑制NF-κB影响乳腺癌细胞系凋亡研究的原始与处理后实验数据

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蛋白质回归Molecular biologyOncologyPharmacologyapoptosisbreast neoplasmscaspase-3NF-kappa BPogostemon cablin
Raw Data Supporting the Study: Patchouli Oil (Pogostemon cablin.) on Apoptosis Through NF-κB Inhibition in Breast Cancer Cell Lines

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
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许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-19
版本
V1

资源简介

广藿香油通过抑制NF-κB诱导乳腺癌细胞凋亡的原始数据

Raw Data Supporting the Study: Patchouli Oil (Pogostemon cablin.) on Apoptosis Through NF-κB Inhibition in Breast Cancer Cell Lines

该数据集为广藿香油(Pogostemon cablin)通过抑制NF-κB影响乳腺癌细胞系凋亡研究的原始与处理后实验数据。研究使用MCF-7和MDA-MB-231乳腺癌细胞,以0.05%、0.1%、0.2%(w/v)广藿香油处理,通过CCK-8法测定细胞活力、Annexin V/PI流式细胞术检测凋亡百分比、间接免疫荧光检测NF-κB与cleaved caspase-3蛋白表达。数据包含细胞活力结果、凋亡相关测量值及荧光强度值,可用于评估广藿香油对乳腺癌细胞凋亡的作用及NF-κB抑制机制(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【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):本研究旨在分析广藿香油对体外MCF-7和MDA-MB-231乳腺癌细胞活力、凋亡百分比、NF-κB及cleaved caspase-3表达的影响。采用随机后测对照组设计,细胞用0.05%、0.1%和0.2%(w/v)广藿香油处理。细胞活力通过CCK-8试验测定,凋亡通过Annexin V/PI流式细胞术检测,蛋白表达通过间接免疫荧光检测。该数据集包含用于评估广藿香油(Pogostemon cablin)通过抑制NF-κB对乳腺癌细胞系凋亡影响的原始和处理后实验数据。数据集包括细胞活力结果、凋亡相关测量值和荧光强度值。

【主题与分类】

主题标签:Molecular biology、Oncology、Pharmacology、apoptosis、breast neoplasms、caspase-3、NF-kappa B、Pogostemon cablin。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=e5d2ef0d913740f9838723ea0c148bab

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。

数据说明

本研究旨在分析广藿香油对体外MCF-7和MDA-MB-231乳腺癌细胞活力、凋亡百分比、NF-κB及cleaved caspase-3表达的影响。采用随机后测对照组设计,细胞分别以0.05%、0.1%和0.2%(w/v)广藿香油处理。细胞活力采用CCK-8法测定,凋亡采用Annexin V/PI流式细胞术检测,蛋白表达采用间接免疫荧光法检测。本数据集包含用于评估广藿香油(Pogostemon cablin)通过抑制NF-κB对乳腺癌细胞系凋亡作用的原始及处理后实验数据。数据集包括细胞活力结果、凋亡相关检测指标及荧光强度值。

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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