3D肿瘤球体形成、迁移与融合过程中结构变化的无损原位监测模型
该数据集来自 search.dataone.org,主题为 3D 肿瘤球体在形成、迁移和融合过程中的结构变化无损原位监测

基本信息
资源简介
3D肿瘤球体形成、迁移与融合过程中结构变化的无损原位监测模型
Models from: Non-destructive in situ monitoring of structural changes of 3D tumor spheroids during the formation, migration, and fusion process
该数据集来自 search.dataone.org,主题为 3D 肿瘤球体在形成、迁移和融合过程中的结构变化无损原位监测。源站描述介绍了一种侧视观察培养皿/装置,通过反射光使常规倒置显微镜能够原位观察 3D 细胞球体的三维形态,并系统研究了镜面与球体距离、光源及培养基影响等成像条件。数据集包含相关模型,可用于 3D 球体形态观察与结构变化监测研究(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):对于传统实验室显微镜观察而言,三维(3D)细胞球体的多维、实时、原位观察一直是细胞球体观察中的痛点。在本研究中,我们设计了一种可反射光的侧视观察培养皿/装置,使得利用常规倒置实验室显微镜即可对细胞球体的三维形态进行原位观察。我们使用 3D 打印的手柄和框架来支撑第一表面反射镜,将该装置定位在细胞培养皿内以对细胞球体样品进行成像。我们系统研究了成像条件,例如反射镜与 3D 球体之间的距离、光源以及培养基的影响,以验证原位侧视观察。结果证明,将表面反射镜放置在球体附近能够实现无损原位观
【主题与分类】
主题标签:3D tumor spheroids、3D spheroids、Side-view、models。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A33d6ce79d1ce82ca796d6719f133737f58f29743aa09501ccf59ee51ee5c305c
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
在传统的实验室显微镜观察中,三维(3D)细胞球的多维度、实时、原位观察一直是细胞球观察中的痛点。本研究设计了一种可反射光线的侧视观察培养皿/装置,使常规倒置实验室显微镜能够原位观察细胞球的三维形态。我们使用3D打印的手柄和框架来支撑第一表面反射镜,将该装置置于细胞培养皿内以对细胞球样品进行成像。系统研究了成像条件,如反射镜与3D细胞球之间的距离、光源以及培养基的影响,以验证原位侧视观察的可行性。结果证明,将表面反射镜置于细胞球附近,能够对肿瘤细胞球的形成、迁移和融合动力学进行无损的原位实时追踪。
相关性 b…,,,# 三维肿瘤球体在形成、迁移和融合过程中结构变化的非破坏性原位监测——模型 https://doi.org/10.5061/dryad.9p8cz8wt7 ## 数据和文件结构描述 如图A所示,该装置的整体尺寸高度约为17 mm,培养皿直径为35 mm。在3D打印手柄和框架内部,嵌入了两块直径为3 mm、高度为3 mm的圆柱形磁铁(图B)。为与35 mm培养皿进行比较,第一表面反射镜的高度、宽度和厚度分别为20 mm、4.5 mm和2 mm(图C)。使用3D打印机(Bambu Lab P1P,中国)以50 mm/s的速度制造所有3D打印部件,每层切片高度为200 μm,填充密度为50%。在与细胞样品接触之前,该装置首先使用75%酒精进行整体清洁,然后通过紫外线照射进行灭菌,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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