辣木叶提取物合成银纳米颗粒对HeLa宫颈癌细胞蛋白转录响应的体外原始数据

本数据集来自一项体外研究,评估由辣木叶提取物合成的银纳米颗粒(MOLP-AgNPs)对HeLa宫颈癌细胞的抗转移作用。数据包含免疫荧光实验测得的Snail蛋白与vimentin蛋白表达的原始及处理后数据,以及划痕愈合实验评估细胞迁移的数据

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蛋白质回归PharmaceuticalBiologyClinical medicineFOS: Clinical medicineBasic medicalCervical cancerHeLaMoringa oleiferaSnailVimentin
In Vitro Raw Data of Protein Transcriptional Response to Moringa oleifera Treatment

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
2026-10-11
版本
V1

资源简介

辣木叶提取物合成银纳米颗粒对HeLa宫颈癌细胞蛋白转录响应的体外原始数据

In Vitro Raw Data of Protein Transcriptional Response to Moringa oleifera Treatment

本数据集来自一项体外研究,评估由辣木叶提取物合成的银纳米颗粒(MOLP-AgNPs)对HeLa宫颈癌细胞的抗转移作用。数据包含免疫荧光实验测得的Snail蛋白与vimentin蛋白表达的原始及处理后数据,以及划痕愈合实验评估细胞迁移的数据。分析使用ImageJ、GraphPad和SPSS完成。结果表明MOLP-AgNPs显著下调EMT相关标志物并抑制细胞迁移,提示其作为天然来源治疗剂抑制宫颈癌转移的潜力。该数据可用于研究纳米颗粒对肿瘤细胞转移相关蛋白表达与迁移行为的影响(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集支持一项体外研究,评估由辣木叶提取物合成的银纳米颗粒(MOLP-AgNPs)对HeLa宫颈癌细胞的抗转移作用。数据集包含免疫荧光实验的原始和处理后数据,用于测量Snail蛋白和vimentin蛋白表达,以及评估细胞迁移的划痕愈合实验数据。数据分析使用ImageJ、GraphPad和SPSS进行。结果表明,MOLP-AgNPs显著下调EMT相关标志物并抑制细胞迁移,表明其作为抑制宫颈癌转移的天然治疗剂的潜力。

【主题与分类】

主题标签:Pharmaceutical、Biology、Clinical medicine、Basic medical、Cervical cancer、HeLa、Moringa oleifera、Snail、Vimentin。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=c6cd5c7bf7204a88828f069416699f30

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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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。

数据说明

该数据集支持一项体外研究,评估由辣木叶提取物合成的银纳米颗粒(MOLP-AgNPs)对HeLa宫颈癌细胞的抗转移作用。数据集包含通过免疫荧光实验检测Snail蛋白和波形蛋白表达,以及通过划痕愈合实验评估细胞迁移的原始和处理数据。数据分析使用ImageJ、GraphPad和SPSS进行。结果表明,MOLP-AgNPs显著下调EMT相关标志物并抑制细胞迁移,表明其作为天然来源的治疗剂在抑制宫颈癌转移方面具有潜力。

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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