野生型间期HeLa细胞各向同性3D电子显微镜参考数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.25378/janelia.13114244.v1

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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。

将这样的细胞完整成像，可以为比较生长、遗传、环境等方面的扰动提供一个参考。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，同时也能识别标准细胞器的二维横截面，如中心体、高尔基体和核膜。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可视化所有中心粒亚远端附属物，然而三维数据集的快速分割却能轻松地对其进行表征。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，这些只能在三维中看到。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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