单分子定位显微揭示内源性膜受体分子组织
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦肿瘤/多发性骨髓瘤方向,围绕单分子定位显微技术展开。源站描述指出,超分辨显微结合遗传标记可成像细胞内单个蛋白,但原代细胞上内源性蛋白的可视化受空间位阻抗体标记限制

基本信息
资源简介
单分子定位显微揭示内源性膜受体分子组织
Single-molecule localization microscopy reveals the molecular organization of endogenous membrane receptors
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦肿瘤/多发性骨髓瘤方向,围绕单分子定位显微技术展开。源站描述指出,超分辨显微结合遗传标记可成像细胞内单个蛋白,但原代细胞上内源性蛋白的可视化受空间位阻抗体标记限制。研究展示免疫标记条件与抗体交联如何影响膜受体化学计量比的量化与鉴定,并开发优化方案解析 Jurkat T 细胞上内源性 CD45、CD69、CD38 的分子组织,还考察原代多发性骨髓瘤细胞与 daratumumab、isatuximab 的相互作用(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):超分辨显微与遗传标记方法相结合,允许对细胞中的单个蛋白质进行成像。然而,由于使用空间位阻较大的抗体进行标记,在原代细胞上可视化内源性蛋白质仍然具有挑战性。在此,我们展示免疫标记条件和抗体交联如何影响使用单分子定位显微对细胞膜受体化学计量比的量化和鉴定。我们开发了优化的免疫标记和分析方案,并通过解析 Jurkat T 细胞上内源性 CD45、CD69 和 CD38 的分子组织来证明该方法的性能。为了证明该方法在免疫治疗应用中的实用性,我们研究了原代多发性骨髓瘤细胞与治疗性单克隆抗体(mAbs)daratumumab 和 isatuximab 的相互作用,
【主题与分类】
主题标签:Immunofluorescence microscopy、Fluorescence imaging、Cancer immunotherapy。本站分类:肿瘤/多发性骨髓瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A3e393af53143044b35677e82dd8c3675a617f0cdfee0b4f01d927e78c4099274
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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
超分辨率显微镜与基因标记方法相结合,可对细胞中的单个蛋白质进行成像。然而,由于使用空间位阻较大的抗体进行标记,在原代细胞上可视化内源性蛋白质仍然具有挑战性。在此,我们展示了免疫标记条件和抗体交联如何影响使用单分子定位显微镜对细胞膜受体化学计量比的定量和鉴定。我们开发了优化的免疫标记和分析方案,并通过解析Jurkat T细胞上内源性CD45、CD69和CD38的分子组织展示了该方法的性能。为证明该方法在免疫治疗应用中的实用性,我们研究了原代多发性骨髓瘤细胞与治疗性单克隆抗体(mAbs)达雷妥尤单抗和伊沙妥昔单抗以及多克隆抗CD38抗体的相互作用。
我们的方法可能为改进个性化……奠定基础,,,,# 单分子定位显微镜揭示内源性膜受体的分子组织 数据集DOI:10.5061/dryad.g4f4qrg3s ## 数据和文件结构说明 所提供的.zip文件夹包含数据和绘图变量值,按图排列,供以下人员使用:Patrick Eiring^1^、Maximilian J. Steinhardt^2^、Nele Bauer^1^、Cornelia Vogt^2^、Umair Munawar^2^、Seungbin Han^2^、Thomas Nerreter^2^、Hermann Einsele^2^、K. Martin Kortüm^2^、Sören Doose^1^和Markus Sauer^1,3^。单分子定位显微镜揭示内源性膜受体的分子组织 评论和请求应发送至Markus Sauer和Patrick Eiring:m.sauer@uni-wuerzburg.de;patrick.eiring@uni-wuerzburg.de。所有材料均可免费使用,但我们希望被告知,并在适用时引用本数据集和论文
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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