Timosaponin AIII 调控 SLC7A11/GPX4 介导铁死亡抗膀胱癌效应原始数据
这些数据可用于分析 Timosaponin AIII 对膀胱癌细胞增殖、迁移、侵袭、氧化应激、脂质过氧化、SLC7A11/GPX4 相关铁死亡及体内肿瘤生长的影响（来源 DOI 解析）
基本信息
资源简介
Timosaponin AIII 调控 SLC7A11/GPX4 介导铁死亡抗膀胱癌效应原始数据
Timosaponin AIII exerts anti-bladder cancer effects by regulating SLC7A11/GPX4-mediated ferroptosis-raw data
该数据集为 Timosaponin AIII 抗膀胱癌作用机制研究的原始数据与图像文件，涵盖 GSE13507 和 TCGA-BLCA 数据库分析、CCK-8、集落形成、EdU、Transwell、划痕愈合实验，MitoSOX、DCFH-DA、C11-BODIPY 581/591、Fe²⁺、GSH、MDA 检测，以及 Western blot 原始图像与定量数据、皮下异种移植和免疫组化染色数据。这些数据可用于分析 Timosaponin AIII 对膀胱癌细胞增殖、迁移、侵袭、氧化应激、脂质过氧化、SLC7A11/GPX4 相关铁死亡及体内肿瘤生长的影响（来源 DOI 解析）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含用于手稿“Timosaponin AIII 通过破坏 SLC7A11/GPX4 抗氧化轴诱导氧化应激并促进铁死亡从而抑制膀胱癌进展”中图表生成和统计分析的原始数据及图像文件。数据集包括 GSE13507 和 TCGA-BLCA 数据库分析结果，CCK-8、集落形成、EdU、Transwell 和划痕愈合实验，MitoSOX、DCFH-DA、C11-BODIPY 581/591、Fe²⁺、GSH 和 MDA 检测，原始 Western blot 图像和定量数据，以及皮下异种移植和免疫组化染色数据。这些数据支持关于 Timosaponin AIII 对膀胱癌细胞增殖、迁移、侵袭、氧化应激、脂质过氧化、SLC7A11/GPX4 相关铁死亡以及体内异种移植肿瘤生长影响的结论。
【主题与分类】
主题标签：Chinese medicine and pharmacy、Raw data、Statistical charts、Western blot images、Immunohistochemistry images、Fluorescence staining images、transwell、scratch。。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=415e234525044083a5b9e311cab93d8c
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.57760/sciencedb.nprd.00256
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- 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:
数据说明
本数据集包含用于手稿《Timosaponin AIII通过破坏SLC7A11/GPX4抗氧化轴诱导氧化应激并促进铁死亡从而抑制膀胱癌进展》中图表生成和统计分析所用的原始数据及图像文件。数据集包括GSE13507和TCGA-BLCA数据库分析结果，CCK-8、集落形成、EdU、Transwell和伤口愈合实验，MitoSOX、DCFH-DA、C11-BODIPY 581/591、Fe²⁺、GSH和MDA检测，原始Western blot图像及定量数据，以及皮下异种移植和免疫组化染色数据。这些数据支持关于Timosaponin AIII对膀胱癌细胞增殖、迁移、侵袭、氧化应激、脂质过氧化、SLC7A11/GPX4相关铁死亡及体内异种移植肿瘤生长影响的结论。
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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