用于ionScell验证的乳腺癌与胶质母细胞瘤细胞系单细胞MALDI-MSI数据集
该数据集包含从cytospin沉积的人源细胞系中采集的MALDI-MSI单细胞数据,使用Bruker MALDI TimsToF flex质谱仪分析

基本信息
资源简介
用于ionScell验证的乳腺癌与胶质母细胞瘤细胞系单细胞MALDI-MSI数据集
该数据集包含从cytospin沉积的人源细胞系中采集的MALDI-MSI单细胞数据,使用Bruker MALDI TimsToF flex质谱仪分析
Single-cell MALDI-MSI datasets of breast cancer and glioblastoma cell lines for ionScell validation
【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):该数据集包含从cytospin沉积的人源细胞系中采集的MALDI-MSI单细胞数据,使用Bruker MALDI TimsToF flex质谱仪分析。数据以imzML + ibd格式导出,用于ionScell单细胞MSI流程的开发与验证。数据集包括四个单独的细胞系采集:AU565(HER2阳性乳腺癌)、MDA-MB-231(三阴性乳腺癌)、MCF7(luminal型乳腺癌)、NCH82(胶质母细胞瘤)。细胞使用cytospin制备沉积在导电ITO载玻片上,以获得单层分布,然后进行MALDI-MSI采集。采集在正离子和负离子两种模式下进行。除单细胞系数据集外,还提供了两个混合细胞数据集:二元混合群体:AU565 + NCH82;三元混合群体:AU565 + MCF7 + MDA-MB-231(注:文件名包含一个
【主题与分类】
主题标签:乳腺癌、胶质母细胞瘤、单细胞、MALDI-MSI、imzML、ionScell、细胞系。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.20070095
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.20070095
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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:
数据集大小约 29.75 GB。
数据说明
本数据集包含通过细胞离心涂片沉积的人类细胞系样本,使用Bruker MALDI TimsToF flex质谱仪进行分析所获得的MALDI-MSI单细胞数据集。数据以imzML + ibd格式导出,用于ionScell单细胞MSI流程的开发与验证。数据集包括四个单独细胞系的采集数据:AU565(HER2阳性乳腺癌)、MDA-MB-231(三阴性乳腺癌)、MCF7(管腔型乳腺癌)、NCH82(胶质母细胞瘤)。细胞通过细胞离心涂片制备沉积在导电ITO载玻片上,以获得单层分布,然后进行MALDI-MSI采集。采集在正离子和负离子两种模式下进行。除单细胞系数据集外,还提供了两个混合细胞数据集:二元混合群体:AU565 + NCH82;三元混合群体:AU565 + MCF7 + MDA-MB-231(注:文件名中存在错误;实际使用的细胞系是MCF7而非NCH82)。对于每个混合数据集,采集均在正离子和负离子模式下进行。
这些数据集旨在评估使用ionScell工作流程进行自动单细胞分割、光谱提取、分子亚群检测和细胞类型区分的效果。文件以标准imzML/ibd格式提供,以便与SCiLS Lab、Cardinal、pyimzML和ionScell等MSI软件平台实现互操作。方法 样品制备:将细胞离心涂片沉积在ITO包被的载玻片上 基质:使用HTX喷雾器或HTX Sublimate制备的降哈尔满 仪器:Bruker MALDI TimsToF flex 采集模式:正离子和负离子 数据格式:centroid imzML + ibd 空间分辨率:10 µm 质量范围:350-1100 m/z
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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