小鼠肿瘤免疫表型分析：Cytek Aurora原始与光谱解混FCS文件
该记录包含在Cytek Aurora上采集的原始及光谱解混FCS文件，用于设计、优化和验证一套42标志物光谱流式细胞术panel，以实现小鼠肿瘤的免疫表型分析
基本信息
资源简介
小鼠肿瘤免疫表型分析：Cytek Aurora原始与光谱解混FCS文件
该数据集收录了在Cytek Aurora光谱流式细胞仪上采集的原始及光谱解混FCS文件，服务于小鼠肿瘤免疫表型分析这一目标。这批数据围绕一套42标志物光谱流式细胞术panel的设计、优化与验证而产生，涵盖单染参考对照、抗体滴定、试剂与自发荧光提取比较，以及全染色肿瘤样本等多种类型，并包含抗CD45.1处理与未处理两种情形。数据集由Zitti, Beatrice与Russo, Eleonora完成，存放于Zenodo，发布时间为2026年，采用知识共享署名—相同方式共享4.0国际许可协议开放获取。对于从事光谱流式panel搭建、肿瘤免疫微环境分析的研究者而言，该记录提供了从panel构建到样本染色全流程的原始数据支撑。
【数据集背景】
光谱流式细胞术通过采集每个荧光染料的完整光谱特征实现多色信号的解析，其panel设计过程需要系统性的单染对照、滴定实验与解混验证。小鼠肿瘤免疫表型分析往往涉及大量免疫细胞亚群与活化标志物，对panel的通道容量与信号解析能力提出较高要求。该数据集正是为设计、优化和验证一套42标志物光谱流式panel而生成，面向小鼠肿瘤组织的免疫表型分析需求，记录了panel建立过程中各关键环节的实验数据。
【数据内容】
数据集包含原始FCS文件与光谱解混后的FCS文件两类。具体内容涵盖：单染参考对照，用于确定各荧光染料的光谱特征；针对小鼠淋巴组织与非淋巴组织的抗体滴定数据，用于确定抗体最佳使用浓度；试剂比较与自发荧光提取比较数据，用于评估不同试剂方案及自发荧光扣除策略的效果；以及完全染色的肿瘤样本，其中包含使用抗CD45.1与不使用抗CD45.1两种情形。各压缩包（zip文件）的内容有相应说明，文件级别的详细信息记录于FCS_File_Guide.xlsx中，该文件同样随记录提供。
【采集与来源】
所有数据均在Cytek Aurora光谱流式细胞仪上采集。数据来源站点为doi.org，记录存放于Zenodo机构。作者为Zitti, Beatrice与Russo, Eleonora，发布时间为2026年。
【适用场景】
该数据集适用于光谱流式细胞术panel的设计与优化工作，包括单染对照的建立、抗体浓度的滴定确定、试剂方案与自发荧光提取方法的比较评估。对于小鼠肿瘤免疫表型分析研究，全染色肿瘤样本数据可用于验证42标志物panel在实际样本中的表现。此外，抗CD45.1处理与未处理样本的并存，为涉及CD45.1标记的相关实验设计提供了参考数据。
【使用方法】
使用者可依据FCS_File_Guide.xlsx中的文件级说明定位所需的具体FCS文件，并结合各压缩包的说明了解其内容构成。原始FCS文件可用于自行执行光谱解混与后续分析，光谱解混后的FCS文件则可直接用于常规流式分析流程。单染参考对照数据可用于建立或校验解混矩阵，滴定数据可用于评估抗体浓度与信号强度的关系，试剂与自发荧光提取比较数据可用于选择适合的实验方案。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
该数据集采用Creative Commons Attribution Share Alike 4.0 International许可协议，使用者在使用时需遵循署名与相同方式共享的要求。引用时应注明数据集作者Zitti, Beatrice与Russo, Eleonora，并参照来源站doi.org上的记录信息。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23235346
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 40.24 GB。
数据说明
本记录包含原始及光谱解混的FCS文件，这些文件旨在设计、优化并验证一个用于小鼠肿瘤免疫表型分析的42标记光谱流式细胞术面板，数据采集于Cytek Aurora仪器。数据集包括单染参考对照、针对小鼠淋巴组织和非淋巴组织的抗体滴定、试剂与自发荧光提取比较，以及完全染色的肿瘤样本（含和不含抗CD45.1抗体）。各存档文件（zip文件）的内容描述如下，文件级详细信息见FCS_File_Guide.xlsx，该文件同样可在记录中获取。
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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