含镁铁氧体纳米粒子的磁脂质体作为姜黄素模型药物纳米载体数据集
该数据集来自 Dryad，围绕含镁铁氧体纳米粒子的磁脂质体作为姜黄素模型药物纳米载体开展研究。镁铁氧体纳米粒子直径约 25 nm，呈超顺磁性，最大磁化强度 16.2 emu/g，矫顽场 22.1 Oe，阻塞温度 183.2 K
基本信息
资源简介
含镁铁氧体纳米粒子的磁脂质体作为姜黄素模型药物纳米载体数据集
Data from: Magnetoliposomes containing magnesium ferrite nanoparticles as nanocarriers for the model drug curcumin
该数据集来自 Dryad，围绕含镁铁氧体纳米粒子的磁脂质体作为姜黄素模型药物纳米载体开展研究。镁铁氧体纳米粒子直径约 25 nm，呈超顺磁性，最大磁化强度 16.2 emu/g，矫顽场 22.1 Oe，阻塞温度 183.2 K。所制备的水相和固态磁脂质体尺寸低于 130 nm，姜黄素包封率高于 89%。通过 FRET 或荧光猝灭实验验证了载药磁脂质体与生物膜模型的融合相互作用。数据可用于肿瘤治疗中磁热疗与化疗联合应用的相关研究（来源 DOI 解析，Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2018。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：采用共沉淀法合成了直径约 25 nm 的镁铁氧体纳米粒子。磁性表明其具有超顺磁行为，最大磁化强度为 16.2 emu/g，矫顽场为 22.1 Oe，阻塞温度为 183.2 K。这些 MgFe2O4 纳米粒子被用于制备水相和固态磁脂质体，尺寸低于 130 nm。潜在药物姜黄素被成功包载于这些纳米系统中，包封率较高（高于 89%）。使用 FRET 或荧光猝灭实验，证明了两种载药磁脂质体（有或无 PEG 化）与生物膜模型之间通过融合发生的相互作用。这些结果表明，含 MgFe2O4 纳米粒子的磁脂质体未来可应用于癌症治疗，实现磁热疗与化疗的联合。
【主题与分类】
主题标签：cancer therapy、magnetoliposomes、Pegylation、Magnesium ferrite nanoparticles、Phospholipids、magnetic nanoparticles、Superparamagnetism、curcumin。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.482q2rh
使用许可：Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5061/dryad.482q2rh
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 782.6 KB。
数据说明
采用共沉淀法合成了直径约25纳米的镁铁氧体纳米颗粒。磁性能表明其具有超顺磁性行为，最大磁化强度为16.2 emu/g，矫顽力为22.1 Oe，阻塞温度为183.2 K。这些MgFe2O4纳米颗粒被用于制备水性和固态磁脂质体，尺寸小于130纳米。潜在药物姜黄素被成功包载入这些纳米系统中，包封率较高（超过89%）。通过FRET或荧光猝灭实验，证实了两种载药磁脂质体（含或不含PEG化）与生物膜模型之间的融合相互作用。这些结果表明，含有MgFe2O4纳米颗粒的磁脂质体在癌症治疗中具有未来应用前景，可实现磁热疗与化疗的联合治疗。
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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