活体哺乳动物细胞内结构的无标记外切变迹相衬显微成像
该数据集包含支持相关研究论文结论的全部原始与处理后数据，涵盖使用ExAPC显微与荧光显微获得的定量测量与成像文件（如TIFF和CSV格式）
基本信息
资源简介
活体哺乳动物细胞内结构的无标记外切变迹相衬显微成像
Label-free imaging of intracellular structures in living mammalian cells via external apodization phase-contrast microscopy
该数据集包含支持相关研究论文结论的全部原始与处理后数据，涵盖使用ExAPC显微与荧光显微获得的定量测量与成像文件（如TIFF和CSV格式）。文件按论文各图分文件夹组织，子文件夹区分原始数据、处理输出与数值汇总，每个文件附有类型与分析背景说明。数据可用于验证已报告分析、应用替代图像处理或统计方法，或比较不同细胞类型与实验条件下的细胞内结构特征。所有数据已完全去标识化且源自非人类细胞系（来源 DataONE）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含支持相关研究论文结论的全部原始与处理后数据。数据包括使用ExAPC显微与荧光显微获得的定量测量与成像文件（如TIFF和CSV格式）。文件按论文各图分文件夹组织，子文件夹结构清晰区分原始数据、处理输出与数值汇总。每个文件附有简要说明，详述其类型与分析背景。该数据集可用于验证已报告的分析、应用替代图像处理或统计方法，或比较不同细胞类型或实验条件下的细胞内结构特征。所有数据已完全去标识化且源自非人类细胞系；因此，无需伦理批准或知情同意。
【主题与分类】
主题标签：Phase contrast microscopy、Cellular structures and organelles、lipid droplet、biomolecular condensate、Mitochondria。本站分类：肿瘤/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A75f5e5fde53264e34571ca2943a3090b6b7227a732fc433ae0878698a8cef07a
下载信息
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- 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:
数据说明
该数据集包含支持相关研究论文研究结果的所有原始和处理数据。数据包括使用ExAPC显微镜和荧光显微镜获得的定量测量值和成像文件（例如TIFF和CSV格式）。文件按手稿中每个图对应的文件夹组织，具有清晰的子文件夹结构，区分原始数据、处理输出和数值摘要。每个文件附有简要说明，详述其类型和分析背景。该数据集可重新用于验证所报告的分析、应用替代图像处理或统计方法，或比较不同细胞类型或实验条件下的细胞内结构特征。所有数据均已完全去标识化，且来源于非人类细胞系；因此，无需伦理批准或知情同意。
数据来源：通过外部切趾相衬显微镜对活体哺乳动物细胞内结构进行无标记成像
图1 | 主文件夹名称 | 子文件夹#1名称 | 子文件夹#2名称 | 文件名 | 文件类型 | 描述 |
| :------------------- | :------------------- | :------------------- | :------------------------------------------------------------ | :------------ | :-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 图1 | 图1B | - | 20241113-#31 U2OS APC mio_crop_crop.nd2 | nd2 …
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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