野生型间期HeLa细胞的各向同性3D电子显微镜参考数据(jrc_hela-2)-114312
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,采用增强型聚焦离子束扫描电子显微镜(FIB-SEM)高分辨率模式、经数月采集获得,体素为4纳米各向同性

基本信息
资源简介
野生型间期HeLa细胞的各向同性3D电子显微镜参考数据(jrc_hela-2)
Isotropic 3D electron microscopy reference data of wild-type, interphase HeLa cell (jrc_hela-2)
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,采用增强型聚焦离子束扫描电子显微镜(FIB-SEM)高分辨率模式、经数月采集获得,体素为4纳米各向同性。数据覆盖整细胞及其组成结构,可用于细胞三维结构观察与后续分割,支持对细胞整体及其组分的全面量化研究,服务于细胞身份与细胞形态等相关问题(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):理解细胞结构对于理解生物学至关重要。电子显微镜(EM)能以纳米级分辨率独特地可视化细胞结构。然而,传统方法如薄切片EM或EM断层扫描存在局限,前者只能可视化单个切片,后者只能可视化相对较小的细胞体积。在此,我们通过增强型聚焦离子束扫描电子显微镜(FIB-SEM)平台以高分辨率模式、数月采集时长对整细胞和组织进行长期成像,克服了这些局限。我们使用这种方法生成了4纳米各向同性体素的参考三维图像数据集。结合后续分割,我们希望创建一个参考库,以探索对整细胞及其所有组分的全面量化,从而解决与细胞身份、细胞形态学相关的问题
【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-2_/13114211/1
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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源站:https://doi.org/10.25378/janelia.13114211.v1
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- OpenDataLab:
数据说明
理解细胞结构对于理解生物学至关重要。电子显微镜(EM)能够以纳米级分辨率独特地可视化细胞结构。然而,传统方法,如薄切片EM或EM断层扫描,分别仅能观察细胞的单一薄片或相对较小的体积,存在局限性。在此,我们通过增强型聚焦离子束扫描电子显微镜(FIB-SEM)平台,在高分辨率模式下进行长达数月的长期成像,克服了这些限制,实现了对整个细胞和组织的成像。我们采用这种方法生成了4纳米各向同性体素的参考3D图像数据集。结合后续的分割处理,我们期望建立一个参考库,以全面量化整个细胞及其所有组成部分,从而解答与细胞身份、细胞形态、细胞间相互作用以及细胞内细胞器组织和结构相关的问题。HeLa细胞,即人类宫颈癌细胞,是最古老且最常用的细胞系,易于培养,在细胞生物学实验室中广泛用作测试各种假说的基本模型。
对这类细胞进行完整成像,可为比较生长、遗传、环境等方面的扰动提供参考。在此,我们以完整的HeLa细胞为例,展示了一个典型的三维数据集。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。值得注意的是,每个示例都说明了各向同性三维成像对细胞生物学的优势。没有任何单一的二维横截面能够显示所有中心粒亚远端附属物,然而对三维数据集进行快速分割即可轻松表征它们。高尔基体堆叠的典型二维图像无法揭示窗孔细节和细长的管状延伸,这些只能在三维中观察到。核上的多核糖体链
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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