面向太空飞行及低资源环境的植物病毒疗法分子农场简化生产

该数据集来自 search.dataone.org,围绕植物病毒疗法在太空飞行等低资源环境下的分子农场生产展开。内容涉及利用植物按需生产药物以应对长期太空任务中药品补给困难与保质期缩短的问题,并以 cowpea mosaic virus(CPMV)为对象,描述结合真空浸润与离心的简化生产纯化策略,从

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Streamlined molecular farming of plant virus therapeutics for space flight and other low-resource environments

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

面向太空飞行及低资源环境的植物病毒疗法分子农场简化生产

Streamlined molecular farming of plant virus therapeutics for space flight and other low-resource environments

该数据集来自 search.dataone.org,围绕植物病毒疗法在太空飞行等低资源环境下的分子农场生产展开。内容涉及利用植物按需生产药物以应对长期太空任务中药品补给困难与保质期缩短的问题,并以 cowpea mosaic virus(CPMV)为对象,描述结合真空浸润与离心的简化生产纯化策略,从质外体回收完整 CPMV 颗粒而无需破坏植物组织,并通过超滤和透析过滤去除杂质。数据可用于植物分子农场、植物病毒疗法及太空药物生产相关研究(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):由于长途运输以及药物在外太空条件下保质期缩短,长期太空任务期间的药品补给具有挑战性。利用植物按需生产药物可以解决这一局限。植物已在太空中种植,但植物中的药物生产受到传统复杂纯化过程的阻碍。在此,我们描述了一种针对 cowpea mosaic virus(CPMV)的简化生产与纯化策略,CPMV 是一种基于植物病毒的治疗候选物,具有强免疫调节特性,适用于癌症治疗和疫苗开发。通过结合真空浸润和离心,完整的 CPMV 颗粒从质外体中被回收,而不会损伤植物组织,从而无需组织破碎。质外体洗脱液中的杂质通过 u 被高效去除

【主题与分类】

主题标签:Ultrafiltration、diafiltration、Plant molecular farming、plant virus、apoplast、plant virus therapeutics、THERAPEUTICS、space flight。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aef722315a36837e0e4eb5854feb0cabfb0445d6d86155cfb6fe100cdf3b88095

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    • 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。

数据说明

在长期太空任务中,药品补给因旅途遥远和地外条件下药品保质期缩短而面临挑战。利用植物进行按需药品生产有望解决这一局限。植物已在太空中种植,但传统上复杂的纯化流程阻碍了在植物中生产药品。在此,我们描述了一种简化的豇豆花叶病毒(CPMV)生产与纯化策略,CPMV是一种基于植物病毒的治疗候选物,具有强免疫调节特性,适用于癌症治疗和疫苗开发。通过结合真空浸润和离心,完整的CPMV颗粒从质外体中回收,且不损伤植物组织,无需组织破碎。利用CPMV与污染物之间的尺寸差异,通过超滤/渗滤有效去除了质外体洗脱液中的杂质。

数据来源:用于太空飞行及其他低资源环境的植物病毒治疗剂简化分子农业 数据集DOI:10.5061/dryad.12jm63zd5 ## 数据与文件结构说明 以下文件包含重现文章《用于太空飞行及其他低资源环境的植物病毒治疗剂简化分子农业》中所呈现分析所需的原始数据集。该文章由Patrick Opdensteinen、Kyle Lewin、Anshal Jain、Andrew Copeland、Jonathan Copeland、Maziar Ghazinejad和Nicole F. Steinmetz(美国加利福尼亚州圣地亚哥市加利福尼亚大学圣地亚哥分校)为《NPJ Science of Plants》(2026年)撰写。这些数据支持一项关于利用简化的质外体提取工艺从植物中生产和纯化豇豆花叶病毒(CPMV)的研究。通过真空浸润和离心,从受感染的植物中回收了CPMV颗粒,而无需d

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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