外泌体miR-4508靶向TRIM59促进宫颈癌EMT、M2巨噬细胞极化及肝转移数据集
该数据集围绕宫颈癌机制研究，涵盖细胞功能实验、外泌体表征、双荧光素酶报告实验、巨噬细胞极化检测及裸鼠体内肝转移数据。细胞数据包括SiHa和CaSki细胞的迁移、侵袭和EMT实验，宫颈癌来源外泌体处理的THP-1衍生M0巨噬细胞M1/M2极化的流式细胞术，以及miR-4508靶向TRIM59的双荧光素
基本信息
资源简介
外泌体miR-4508靶向TRIM59促进宫颈癌EMT、M2巨噬细胞极化及肝转移数据集
Dataset for exosomal miR‑4508 targets TRIM59 to promote EMT, M2 macrophage polarization and liver metastasis in cervical cancer
该数据集围绕宫颈癌机制研究，涵盖细胞功能实验、外泌体表征、双荧光素酶报告实验、巨噬细胞极化检测及裸鼠体内肝转移数据。细胞数据包括SiHa和CaSki细胞的迁移、侵袭和EMT实验，宫颈癌来源外泌体处理的THP-1衍生M0巨噬细胞M1/M2极化的流式细胞术，以及miR-4508靶向TRIM59的双荧光素酶验证。体内数据包括尾静脉诱导肝转移的BALB/c裸鼠的生物发光成像、肝脏HE染色、基于流式细胞术的巨噬细胞亚群分析和转移灶western blot结果。该数据集揭示外泌体miR-4508缺失上调TRIM59，加速宫颈癌细胞EMT、迁移和侵袭并触发M2极化（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.。
【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）：该数据集支持宫颈癌的机制研究，包括细胞功能实验、外泌体表征、双荧光素酶报告实验、巨噬细胞极化检测以及裸鼠模型的体内肝转移数据。细胞数据涵盖SiHa和CaSki细胞的迁移、侵袭和EMT实验，用宫颈癌来源外泌体处理的THP-1衍生M0巨噬细胞的M1/M2极化流式细胞术，以及miR-4508靶向TRIM59的双荧光素酶验证。体内数据包括尾静脉诱导肝转移的BALB/c裸鼠的生物发光成像、肝脏HE染色、基于流式细胞术的巨噬细胞亚群分析和转移灶的western blot结果。该数据集揭示外泌体miR-4508缺失上调TRIM59，加速宫颈癌细胞的EMT、迁移和侵袭并触发M2
【主题与分类】
主题标签：Other disciplines of basic medicine、Cervical cancer、Exosome、miR‑4508、TRIM59、Epithelial‑mesenchymal transition、M2 macrophage、Liver metastasis。本站分类：肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=f29e0fa472dd4e5b98e91a54b3597373
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.57760/sciencedb.45497
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- 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
该数据集支持宫颈癌的机制研究，包括细胞功能实验、外泌体表征、双荧光素酶报告基因实验、巨噬细胞极化检测以及裸鼠模型体内肝转移数据。细胞数据涵盖SiHa和CaSki细胞的迁移、侵袭和EMT实验，经宫颈癌来源外泌体处理的THP-1来源M0巨噬细胞M1/M2极化的流式细胞术检测，以及miR-4508靶向TRIM59的双荧光素酶验证。体内数据包括尾静脉诱导肝转移的BALB/c裸鼠的生物发光成像、肝脏HE染色、基于流式细胞术的巨噬细胞亚群分析及转移灶的western blot结果。该数据集揭示，外泌体miR-4508缺失上调TRIM59，加速宫颈癌细胞的EMT、迁移和侵袭，并触发M2巨噬细胞极化，从而协同驱动宫颈癌肝转移。它为宫颈癌外泌体miRNA、肿瘤微环境和转移研究提供了实验资源。
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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