利用缺氧敏感铱(III)配位化合物磷光监测实体瘤缺氧微环境以评估化疗效果的数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.pb7j7

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数据集大小约 140.8 KB。

数据说明

目的：利用磷光监测实体瘤中的缺氧微环境，并研究体内癌症化疗效果。方法：使用一种名为BTP的缺氧敏感探针监测实体瘤中的缺氧微环境。在抗血管生成化疗方案中采用低剂量节拍式顺铂治疗。通过荧光分光光度计检测BTP的磷光特性。BTP的细胞毒性涉及细胞坏死和凋亡，通过台盼蓝拒染法和Hoechst33342联合碘化丙啶测定法进行评估。采用结肠腺癌荷瘤小鼠模型进行体内肿瘤成像。使用Maestro 2荧光成像系统监测肿瘤中的缺氧微环境。定期收集各组肿瘤组织，进行病理学苏木精-伊红染色和免疫组化染色，以证实成像结果。结果：BTP对细胞无明显细胞毒性，低剂量节拍式顺铂治疗小鼠的肿瘤生长受到化疗的显著抑制。

顺铂显著提高了缺氧水平，这一点已通过相关蛋白的表达水平得到证实。与生理盐水处理的小鼠相比，顺铂组小鼠肿瘤中的磷光强度更强，对比度更高。我们开发了一种有效的磷光方法来评估顺铂的化疗效果。所提出的方法显示出作为磷光成像手段的潜力，可用于评估体内化疗效果，尤其是抗血管生成作用。

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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