野生型间期HeLa细胞各向同性三维电子显微镜参考数据（jrc_hela-1）
该数据集为野生型间期HeLa细胞的各向同性三维电子显微镜参考数据，采用8纳米体素采样，完整呈现整个HeLa细胞。数据中可清晰识别线粒体网络，以及中心体、高尔基体、核膜等标准细胞器的二维横截面
基本信息
资源简介
野生型间期HeLa细胞各向同性三维电子显微镜参考数据（jrc_hela-1）
Isotropic 3D electron microscopy reference data of wild-type, interphase HeLa cell (jrc_hela-1)
该数据集为野生型间期HeLa细胞的各向同性三维电子显微镜参考数据，采用8纳米体素采样，完整呈现整个HeLa细胞。数据中可清晰识别线粒体网络，以及中心体、高尔基体、核膜等标准细胞器的二维横截面。样本经高压冷冻、冷冻替代树脂包埋制备。该数据可作为基础参考，用于比较生长、遗传、环境等扰动下的细胞变化，适用于细胞生物学与图像处理相关研究（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2020。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：HeLa细胞是人类宫颈癌细胞，也是历史最悠久、最常用的细胞系，易于培养，被广泛用于细胞生物学实验室作为检验各种假说的基础模型。对这类细胞进行整体成像，可为比较生长、遗传、环境等方面的扰动提供参考。在此，我们以整个HeLa细胞为例，展示了一个典型的8纳米体素采样的三维数据集。线粒体网络清晰可辨，中心体、高尔基体和核膜等标准细胞器的二维横截面也清晰可见。样本：野生型、间期HeLa细胞。方案：高压冷冻，使用含2% OsO4、0.1% UA、3% H2O的丙酮进行冷冻替代树脂包埋；用Eponate 12进行树脂包埋。贡献：样本由Aubrey Weigel（HHMI/Janelia）提供，由Gleb Shtengel（HHMI/J
【主题与分类】
主题标签：Image processing。本站分类：肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面：https://janelia.figshare.com/articles/dataset/Isotropic_3D_electron_microscopy_reference_data_of_wild-type_interphase_HeLa_cell_jrc_hela-1_/13123415/1
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
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源站：https://doi.org/10.25378/janelia.13123415.v1
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
HeLa细胞，作为历史最悠久且最常使用的细胞系，源自人类宫颈癌细胞，因其易于培养而广泛用于细胞生物学实验室，作为验证各种假设的基本模型。对整个细胞进行成像，可为比较生长、遗传、环境等扰动提供一个参考基准。本文以完整的HeLa细胞为例，展示了一个典型的8纳米体素采样的三维数据集。线粒体网络清晰可见，同时还能观察到标准细胞器的二维横截面，如中心体、高尔基体和核膜。样本：野生型，处于间期的HeLa细胞。实验方案：高压冷冻，采用含2% OsO4、0.1% UA、3% H2O的丙酮溶液进行冷冻置换树脂包埋；使用Eponate 12树脂包埋。贡献者：样本由Aubrey Weigel（HHMI/Janelia）提供，Gleb Shtengel（HHMI/Janelia）准备用于成像，成像及后期处理由C完成。
Shan Xu（HHMI/Janelia）。数据集 ID：jrc_hela-1最终体素大小（nm）：8.0 x 8.0 x 8.0（X、Y、Z）尺寸（µm）：75 x 8 x 60（X、Y、Z）采集日期：2017-04-05数据集 URL：s3://janelia-cosem-datasets/jrc_hela-1/jrc_hela-1.zarr/recon-1/em/可视化网站：https://openorganelle.janelia.org/datasets/jrc_hela-1出版物参考：Xu et al., 2017 (10.7554/eLife.25916), Xu et al., 2020 (10.1007/978-1-0716-0691-9_12)
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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