光响应纳米药物用于靶向癌症干性联合治疗的支持数据

该数据集为光响应纳米药物用于靶向癌症干性联合治疗研究的支持数据,涵盖三个项目:基于光敏剂的分子自组装及细胞与动物实验、光响应纳米载体的合成表征及原位小鼠乳腺癌体内外研究、光激活前药的合成表征及皮下小鼠结肠癌体内外研究

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Supporting data for "Photoresponsive Nanomedicines for Cancer Stemness-targeted Combination Therapy"

基本信息

模态
其他
许可
Creative Commons Attribution Non Commercial No Derivatives 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

光响应纳米药物用于靶向癌症干性联合治疗的支持数据

Supporting data for "Photoresponsive Nanomedicines for Cancer Stemness-targeted Combination Therapy"

该数据集为光响应纳米药物用于靶向癌症干性联合治疗研究的支持数据,涵盖三个项目:基于光敏剂的分子自组装及细胞与动物实验、光响应纳米载体的合成表征及原位小鼠乳腺癌体内外研究、光激活前药的合成表征及皮下小鼠结肠癌体内外研究。数据包含图表、合成方法和纳米颗粒表征分析,可用于肿瘤纳米药物递送与联合治疗研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution Non Commercial No Derivatives 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2024。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包括图表、合成方法、纳米颗粒表征数据分析、体外和体内抗癌研究。在项目1中,包括基于光敏剂的分子自组装、细胞研究和动物实验的图表和数据。在项目2中,展示了光响应纳米载体的合成、纳米颗粒表征、针对原位小鼠乳腺癌的体外和体内研究的图表和数据。在项目3中,包括光激活前药的合成、纳米颗粒表征、针对皮下小鼠结肠癌的体外和体内研究的图表和数据。

【主题与分类】

主题标签:Solid tumours、Cancer cell biology、Pharmaceutical delivery technologies、Pharmaceutical sciences。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://datahub.hku.hk/articles/dataset/Supporting_data_for_Photoresponsive_Nanomedicines_for_Cancer_Stemness-targeted_Combination_Therapy_/25712946

使用许可:Creative Commons Attribution Non Commercial No Derivatives 4.0 International。

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数据集获取

源站:https://doi.org/10.25442/hku.25712946

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

该数据集包含图、合成方法、纳米颗粒表征的数据分析,以及针对癌症的体外和体内研究。在项目1中,包含了基于光敏剂的分子自组装的图和数据、细胞研究和动物实验。在项目2中,呈现了光响应纳米载体的合成、纳米颗粒表征、针对原位小鼠乳腺癌的体外和体内研究的图和数据。在项目3中,包含了光激活前药的合成、纳米颗粒表征、针对皮下小鼠结肠癌的体外和体内研究的图和数据。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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