阿米巴样细胞以软端极化NMIIA进行硬度趋向性迁移

该数据集来自 search.dataone.org,围绕阿米巴样细胞的硬度趋向性(durotaxis)研究。源站描述显示,研究者开发了具有硬度梯度的受限迁移成像装置,通过追踪活细胞轨迹并分析 T 细胞与中性粒细胞的方向性,观察到阿米巴样细胞可发生硬度趋向性迁移,并进一步解析其机制涉及非肌肉肌球蛋白

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蛋白质CytoskeletonCell migrationdurotaxis
Amoeboid cells undergo durotaxis with soft end polarized NMIIA

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

阿米巴样细胞以软端极化NMIIA进行硬度趋向性迁移

Amoeboid cells undergo durotaxis with soft end polarized NMIIA

该数据集来自 search.dataone.org,围绕阿米巴样细胞的硬度趋向性(durotaxis)研究。源站描述显示,研究者开发了具有硬度梯度的受限迁移成像装置,通过追踪活细胞轨迹并分析 T 细胞与中性粒细胞的方向性,观察到阿米巴样细胞可发生硬度趋向性迁移,并进一步解析其机制涉及非肌肉肌球蛋白 IIA(NMIIA)向软基质侧极化,但可能不需要沿硬度梯度上下方向的差异肌动蛋白流;同时利用原虫 Dictyostelium 展示该特性的进化保守性。数据可用于细胞迁移、细胞骨架与机械线索响应相关研究(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):细胞向硬基质迁移被称为硬度趋向性(durotaxis),并被认为参与发育、伤口愈合和癌症过程,其中存在免疫细胞与非免疫细胞之间复杂的相互作用。与强黏附的间充质硬度趋向性新兴机制相比,人们对以阿米巴样模式迁移的免疫细胞是否能遵循机械线索知之甚少。在这里,我们开发了一种具有硬度梯度的基于成像的受限迁移装置。通过追踪活细胞轨迹并分析 T 细胞和中性粒细胞的方向性,我们观察到阿米巴样细胞可以发生硬度趋向性。我们进一步阐明其潜在机制涉及非肌肉肌球蛋白 IIA(NMIIA)向软基质侧极化,但可能不需要沿硬度梯度向上或向下的差异肌动蛋白流。利用原虫 Dictyostelium,我们证明了该特性的进化保守性。

【主题与分类】

主题标签:Cytoskeleton、Cell migration、durotaxis。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A1a1c75475929095f3264e45d3319b41f2217bcae4adf53eb9efedc82ce48650b

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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

细胞向硬基质迁移的现象被称为硬度趋向性(durotaxis),并参与发育、伤口愈合和癌症等过程,其中存在免疫细胞与非免疫细胞之间复杂的相互作用。相较于强黏附性间充质细胞硬度趋向性的新兴机制,人们对于以阿米巴运动模式迁移的免疫细胞是否能遵循机械线索知之甚少。在此,我们开发了一种基于成像的具有硬度梯度的受限迁移装置。通过追踪活细胞轨迹并分析T细胞和中性粒细胞的方向性,我们观察到阿米巴样细胞能够表现出硬度趋向性。我们进一步阐明其潜在机制涉及非肌肉肌球蛋白IIA(NMIIA)向软基质一侧极化,但可能不需要沿硬度梯度向上或向下的差异性肌动蛋白流。利用原生生物盘基网柄菌(Dictyostelium),我们证明了阿米巴样硬度趋向性的进化保守性。

最后,这些实验现象在理论上可通过一个活性……,# 数据来源:阿米巴样细胞以软端极化的NMIIA进行硬度趋向性 https://doi.org/10.5061/dryad.8cz8w9h1x ## 数据与文件结构说明 本数据集包含我们发表于eLife的论文《阿米巴样细胞以软端极化的NMIIA进行硬度趋向性》的所有成像数据、绘图数据及代码。成像数据为图1B、1F、IJ,图1-图补充1B-D,图1-图补充3A,图2-图补充1,图3B、图3F,图3-图补充1D-E,图3-图补充2A,图3-图补充2C,图4A及图5C-D的源数据。绘图数据为图1E、1I、IM,图2A-2H,图3E、3G-H,图3-图补充1A,图3-图补充2B,图3-图补充2D,图4D-F及图6G-I的源数据。蛋白质印迹数据为图3A及图3-图补充1B的源数据。代码数据为f

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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