Dioscin处理宫颈癌细胞未裁剪Western blot图像数据集

该数据集收录了Dioscin或DMSO对照处理SiHa与MS751宫颈癌细胞后,用于蛋白表达分析的原始未裁剪Western blot图像,涵盖全部生物学重复,并在有条件的原始图像中保留分子量标记与处理泳道

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2026-10-23 更新
浏览 2
蛋白质图像分割Cervical Cancer Cells Suppressor
Uncropped Western blot images for Dioscin-treated cervical cancer cells

基本信息

模态
蛋白质
大小
0.246431404 GB
任务类型
图像分割
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2026-10-23
版本
v1

资源简介

Dioscin处理宫颈癌细胞未裁剪Western blot图像数据集

Uncropped Western blot images for Dioscin-treated cervical cancer cells

该数据集收录了Dioscin或DMSO对照处理SiHa与MS751宫颈癌细胞后,用于蛋白表达分析的原始未裁剪Western blot图像,涵盖全部生物学重复,并在有条件的原始图像中保留分子量标记与处理泳道。共30个TIF文件,文件命名包含凝胶编号、细胞系、处理条件、分子量范围、目标蛋白及重复编号等信息。数据可用于蛋白表达分析的图像存档、条带识别与定量方法开发,以及Dioscin作用机制研究中的结果复核(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026-10-23。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含用Dioscin或DMSO对照处理的SiHa和MS751宫颈癌细胞中用于蛋白质表达分析的原始未裁剪Western blot图像。包含所有生物学重复的图像。在可用的原始图像中保留了分子量标记和处理泳道。

【数据结构与技术规格】

文件数 30 个,合计 246.43 MB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.34754178.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Cell development, proliferation and death。主题标签:Cervical Cancer Cells Suppressor。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Cell development, proliferation and death。

【获取与许可】

源站页面:https://figshare.com/articles/dataset/Uncropped_Western_blot_images_for_Dioscin-treated_cervical_cancer_cells/34754178

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Huang, Fang (2026). Uncropped Western blot images for Dioscin-treated cervical cancer cells. figshare. Dataset

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使用方式

数据集获取

源站:https://doi.org/10.6084/m9.figshare.34754178

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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。

数据集大小约 246.4 MB。

数据说明

该数据集包含用于蛋白质表达分析的原始未裁剪Western blot图像,所用细胞为经薯蓣皂苷或DMSO对照处理的SiHa和MS751宫颈癌细胞。数据集收录了所有生物学重复的图像。在原始图像中,凡有分子量标记和处理泳道之处均予以保留。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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