非恶性骨髓穿刺与髓系恶性肿瘤患者流式细胞术Ki-67和Bcl-2数据
这篇Data in Brief文章展示了一种流式细胞术检测方法,用于获取和分析造血细胞的增殖与抗凋亡情况。该数据集包括对非恶性骨髓(BM)以及骨髓疾病骨髓增生异常综合征(MDS)和急性髓系白血病(AML)中不同髓系骨髓(BM)细胞群体的Ki-67阳性分数(Ki-67增殖指数)和Bcl-2阳性分数(B

基本信息
资源简介
非恶性骨髓穿刺与髓系恶性肿瘤患者流式细胞术Ki-67和Bcl-2数据
这篇Data in Brief文章展示了一种流式细胞术检测方法,用于获取和分析造血细胞的增殖与抗凋亡情况。该数据集包括对非恶性骨髓(BM)以及骨髓疾病骨髓增生异常综合征(MDS)和急性髓系白血病(AML)中不同髓系骨髓(BM)细胞群体的Ki-67阳性分数(Ki-67增殖指数)和Bcl-2阳性分数(B
Ki-67 and Bcl-2 data by flow cytometry in non-malignant bone marrow aspirates and patients with myeloid malignancies
【数据集背景】
源站首次发布:2023。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):这篇Data in Brief文章展示了一种流式细胞术检测方法,用于获取和分析造血细胞的增殖与抗凋亡情况。该数据集包括对非恶性骨髓(BM)以及骨髓疾病骨髓增生异常综合征(MDS)和急性髓系白血病(AML)中不同髓系骨髓(BM)细胞群体的Ki-67阳性分数(Ki-67增殖指数)和Bcl-2阳性分数(Bcl-2抗凋亡指数)的分析。本数据集包含1)CD34阳性原始细胞、红系细胞、髓系细胞和单核细胞的百分比,以及2)这些细胞群体所测定的Ki-67阳性分数和Bcl-2阳性分数,以表格形式呈现。这允许在不同环境中重复这些分析时对数据进行比较和重现。由于对Ki-67阳性和Bcl-2阳性细胞进行设门是
【主题与分类】
主题标签:肿瘤、白血病、流式细胞术、Ki-67、Bcl-2、骨髓增生异常综合征、急性髓系白血病。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.7679203
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
本数据简报文章展示了一种流式细胞术检测方法,用于获取和分析造血细胞的增殖与抗凋亡情况。该数据集包括对非恶性骨髓(BM)以及骨髓疾病骨髓增生异常综合征(MDS)和急性髓系白血病(AML)中不同髓系骨髓(BM)细胞群体的Ki-67阳性分数(Ki-67增殖指数)和Bcl-2阳性分数(Bcl-2抗凋亡指数)的分析。本数据集包含1)CD34阳性原始细胞、红系细胞、髓系细胞和单核细胞的百分比,以及2)这些细胞群体所测定的Ki-67阳性分数和Bcl-2阳性分数,以表格形式呈现。这有助于在不同环境中重复这些分析时对数据进行比较和重现。由于设门圈定Ki-67阳性和Bcl-2阳性细胞是该检测中的关键步骤,因此比较了不同的设门方法,以确定最敏感和最具特异性的方法。
对50例非恶性、25例MDS和42例AML病例的骨髓穿刺液中的BM细胞,使用7种不同的抗体组合进行染色,并通过流式细胞术检测不同髓系细胞群体的Ki-67阳性细胞和Bcl-2阳性细胞。随后将Ki-67或Bcl-2阳性细胞数除以相应细胞群体的总细胞数,得出Ki-67阳性分数(Ki-67增殖指数)或Bcl-2阳性分数(Bcl-2抗凋亡指数)。所呈现的数据可能有助于在其他实验室中建立和标准化非恶性BM以及MDS和AML患者不同髓系细胞群体的Ki-67增殖指数和Bcl-2抗凋亡指数的流式细胞术分析。对Ki-67阳性和Bcl-2阳性分数进行正确设门的指导对于实现不同实验室间的标准化至关重要。此外,这些数据和预
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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