氘代谢成像表征小鼠胶质母细胞瘤异质性:基于葡萄糖周转动力学

该数据集包含基于GL261和CT2A小鼠胶质母细胞瘤模型采集的多模态影像与代谢数据,主要涵盖氘磁共振波谱成像、T2加权解剖MRI及动态对比增强MRI等模态,通过动态葡萄糖增强氘代谢成像技术定量绘制葡萄糖在不同代谢通路中的周转速率图,用于研究脑肿瘤的代谢异质性、表征肿瘤微环境表型,并为开发非侵入性代谢成像工具提供支持。

DataONE
2025-02-28 更新
浏览 15
mitochondrial metabolismGlioblastoma multiformeDeuterium metabolic imagingkinetic modelingGlycolysis
Deuterium Metabolic Imaging Phenotypes Mouse Glioblastoma Heterogeneity Through Glucose Turnover Kinetics

基本信息

大小
0.000004973 GB
创建/更新时间
2025-02-28

资源简介

氘代谢成像表征小鼠胶质母细胞瘤异质性:基于葡萄糖周转动力学

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Deuterium metabolic imaging phenotypes mouse glioblastoma heterogeneity through glucose turnover kinetics》。

【数据内容】

源站原始描述:Glioblastomas are aggressive brain tumors with dismal prognosis. One of the main bottlenecks for developing more effective therapies for glioblastoma stems from their histologic and molecular heterogeneity, leading to distinct tumor microenvironments and disease phenotypes. Effectively characterizing these features would improve the clinical management of glioblastoma. Glucose flux rates through glycolysis and mitochondrial oxidation have been recently shown to quantitatively depict glioblastoma…

【主题与分类】

主题标签:mitochondrial metabolism、Glioblastoma multiforme、Deuterium metabolic imaging、kinetic modeling、Glycolysis。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256:d5d962a7143ef8d092aeef6d859d8f92526519d7924cdb8dd905fa03d61e645a

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256:d5d962a7143ef8d092aeef6d859d8f92526519d7924cdb8dd905fa03d61e645a

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    • 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

该数据集来源于一项针对小鼠胶质母细胞瘤(GL261和CT2A肿瘤模型)的代谢成像研究,旨在通过动态葡萄糖增强氘代谢成像(DGE-DMI)技术,定量刻画肿瘤微环境的葡萄糖代谢异质性。数据集包含原始与处理后的多模态数据,具体涉及氘磁共振波谱成像、解剖T2加权MRI、动态对比增强MRI以及相应的处理代码与组织病理学关联数据。数据通过严格的动物实验规范采集,应用于脑肿瘤代谢表型分析、肿瘤异质性研究及新型非侵入性成像方法的开发验证。

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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