支持“亚齐广藿香油通过调控p-AKT通路诱导HeLa宫颈癌细胞凋亡”的图像与表格数据
该数据集包含与 Aceh patchouli oil (Pogostemon cablin) 抗 HeLa 宫颈癌细胞研究相关的全部主要图表与表格数据,重点涉及通过调控磷酸化 AKT (p-AKT) 信号通路诱导细胞凋亡

基本信息
资源简介
支持“亚齐广藿香油通过调控p-AKT通路诱导HeLa宫颈癌细胞凋亡”的图像与表格数据
Images and Tabular Data Supporting: "Aceh Patchouli Oil (Pogostemon cablin) Inducing Apoptosis of HeLa Cervical Cancer Cells Through Modulation of the p-AKT Pathway"
该数据集包含与 Aceh patchouli oil (Pogostemon cablin) 抗 HeLa 宫颈癌细胞研究相关的全部主要图表与表格数据,重点涉及通过调控磷酸化 AKT (p-AKT) 信号通路诱导细胞凋亡。数据覆盖处理前后 HeLa 细胞形态的明场显微图像,以及 CCK-8 细胞毒性实验的柱状图结果,展示随处理浓度变化的细胞活力下降趋势。该数据可用于宫颈癌体外药理研究、天然产物抗肿瘤活性评估及 p-AKT 通路相关机制探索(来源 DOI 解析)。
【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):该数据集包含与一篇研究论文相关的全部主要图表和表格数据,该论文研究 Aceh patchouli oil (Pogostemon cablin) 对 HeLa 宫颈癌细胞的抗癌活性,重点是通过调控磷酸化 AKT (p-AKT) 信号通路诱导细胞凋亡。数据集包括以下内容:- 图(图像):细胞形态图像(处理前与处理后);该部分包含明场显微镜图像,记录 HeLa 宫颈癌细胞在未处理对照和处理不同浓度 Aceh patchouli oil 后的形态变化,细胞毒性实验检测结果(CCK-8 实验);柱状图展示细胞活力呈剂量依赖性下降(以相对于未处理对照的百分比表示,%),x 轴代表处理浓度,y 轴代表百分比
【主题与分类】
主题标签:Ethnopharmacology、Cervical Cancer、In Vitro Study、Biomedical Research。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/7zkfhyb655/1
下载信息
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源站:https://doi.org/10.17632/7zkfhyb655.1
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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:
数据集大小约 4.8 MB。
数据说明
该数据集包含与研究文章相关的所有主要图表和表格数据,该文章探讨了亚齐广藿香油(Pogostemon cablin)对HeLa宫颈癌细胞的抗癌活性,重点在于通过调节磷酸化AKT(p-AKT)信号通路诱导细胞凋亡。
该数据集包括以下内容:- 图(图像):细胞形态学图像(处理前与处理后);本节包含明场显微镜图像,记录了HeLa宫颈癌细胞在未处理对照以及不同浓度Aceh patchouli oil处理前后的形态学变化,细胞毒性检测结果(CCK-8检测);柱状图展示了细胞活力呈剂量依赖性降低(以相对于未处理对照的百分比表示,%),x轴表示处理浓度,y轴表示细胞活力百分比,流式细胞术;散点图(Annexin V/PI染色)描绘了不同浓度patchouli oil处理后凋亡和坏死细胞群体,本节包含流式细胞术数据以及用Aceh patchouli oil在系列浓度下处理HeLa细胞后,Annexin V/碘化丙啶(PI)双染分析的代表性散点图。
每个点图展示了细胞群体在四个象限中的分布:活细胞(Annexin V⁻/PI⁻)、早期凋亡细胞(Annexin V⁺/PI⁻)、晚期凋亡细胞(Annexin V⁺/PI⁺)和坏死细胞(Annexin V⁻/PI⁺)。数据表明,细胞群体向凋亡阶段呈浓度依赖性转移,证实了广藿香油的促凋亡机制。表格数据包括所有处理浓度和对照组中各阶段细胞的定量百分比,以平均值 ± 标准差表示,并附有相应的统计分析,以及广藿香油处理后HeLa细胞中p-AKT和cleaved-caspase 3定位的免疫荧光图像。
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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