趋化性驱动的不稳定性决定多细胞团簇的大小、形状与迁移效率

该数据集记录了多细胞细胞团簇的集体趋化迁移与动力学行为的实验和模拟测量结果。实验部分来自慢性淋巴细胞白血病(CLL)细胞团簇在受控CCL19趋化因子梯度下的延时显微成像,经Fiji/ImageJ提取团簇大小、质心轨迹、迁移速度、形状描述符及团簇长轴相对化学梯度的取向等像素单位指标

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医学影像回归ChemotaxisCoarse graining simulationsOptical microscopy
Chemotaxis-driven Instabilities govern size, shape and migration efficiency of multicellular clusters

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

趋化性驱动的不稳定性决定多细胞团簇的大小、形状与迁移效率

Chemotaxis-driven Instabilities govern size, shape and migration efficiency of multicellular clusters

该数据集记录了多细胞细胞团簇的集体趋化迁移与动力学行为的实验和模拟测量结果。实验部分来自慢性淋巴细胞白血病(CLL)细胞团簇在受控CCL19趋化因子梯度下的延时显微成像,经Fiji/ImageJ提取团簇大小、质心轨迹、迁移速度、形状描述符及团簇长轴相对化学梯度的取向等像素单位指标。数据集还包含基于粒子和基于智能体的模拟输出,覆盖多种团簇尺寸与梯度强度,变量包括前向迁移指数、混合熵、空间与取向相关性及形状指标,可用于研究趋化驱动的团簇不稳定性与迁移效率(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集记录了多细胞细胞团簇集体趋化迁移与动力学行为的实验和模拟测量结果。它包含来自慢性淋巴细胞白血病(CLL)细胞团簇在受控CCL19趋化因子梯度(0–100 ng ml⁻¹ mm⁻¹)下延时显微成像的处理后实验数据。基于图像的测量使用Fiji/ImageJ提取,包括团簇大小、质心轨迹、迁移速度、形状描述符以及团簇长轴相对于化学梯度的取向,均以像素单位报告。该数据集还包含基于粒子和基于智能体的模拟的处理后输出,覆盖多种团簇尺寸和梯度强度。模拟变量包括前向迁移指数、混合熵、空间和取向相关性、形状指标,

【主题与分类】

主题标签:Chemotaxis、Coarse graining simulations、Optical microscopy。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A8d5c59f32d17c2993afbd433c768b28129acadb2ecd69b9853419d8e3388d3a7

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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

本数据集记录了多细胞细胞团簇的集体趋化迁移及动力学行为的实验与模拟测量数据。其中包括对慢性淋巴细胞白血病(CLL)细胞团簇在受控CCL19趋化因子梯度(0–100 ng ml⁻¹ mm⁻¹)下进行延时显微成像所获得的后处理实验数据。基于图像的测量数据使用Fiji/ImageJ提取,包括团簇大小、质心轨迹、迁移速度、形状描述符以及团簇长轴相对于化学梯度的取向,均以像素单位报告。该数据集还包含基于粒子和基于个体的模拟后处理输出,涵盖多种团簇大小和梯度强度。模拟变量包括前向迁移指数、混合熵、空间与取向相关性、形状指标、旋转动力学以及团簇破裂频率。

用于计算定量指标和复现的脚本……,# 趋化性驱动的不稳定性决定多细胞簇的大小、形状和迁移效率 数据集DOI:10.5061/dryad.612jm64k7 ## 数据和文件结构说明 本数据集伴随文章*《趋化性驱动的不稳定性决定多细胞簇的大小、形状和迁移效率》*,包含量化和模拟数据,用于量化集体趋化迁移、形状变形、取向以及多细胞簇的解体。实验数据来自慢性淋巴细胞白血病(CLL)细胞簇在受控CCL19梯度(0–100 ng ml⁻¹ mm⁻¹)下暴露的延时显微成像。使用Fiji/ImageJ提取的处理后测量数据包括簇大小、质心位置、形状指标以及长轴相对于化学梯度的取向,均以像素单位报告。模拟数据由基于智能体(agent-ba)的模拟处理后输出组成。

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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