UQ-PhysiCell 示例数据集：模拟、敏感性分析与校准输出
该数据集包含 UQ-PhysiCell 随附示例工作流的输入配置、模拟输出和分析结果。UQ-PhysiCell 是一个用于 PhysiCell 基于智能体模型的不确定性量化和模型分析的 Python 框架
基本信息
资源简介
UQ-PhysiCell 示例数据集：模拟、敏感性分析与校准输出
UQ-PhysiCell 示例数据集收录了 UQ-PhysiCell 随附示例工作流的输入配置、模拟输出与分析结果。UQ-PhysiCell 是一个面向 PhysiCell 基于智能体模型开展不确定性量化与模型分析的 Python 框架。该数据集覆盖敏感性分析、贝叶斯校准与代理模型三类案例研究背后的数据，涉及一个由力学生物学驱动的肿瘤生长模型和一个多细胞胰腺癌侵袭模型。数据集由 L. Rocha, Heber 提交，经 Zenodo 发布，采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可，发布时间为 2026 年，在本站归入肿瘤 / 其他分类。
【数据集背景】
PhysiCell 是基于智能体的建模框架，用于模拟细胞层面的多细胞系统行为。此类模型通常包含大量参数，参数取值的不确定性会传导至模拟结果，因此需要系统的不确定性量化与模型分析手段。UQ-PhysiCell 即为这一目的而开发的 Python 框架，提供不确定性量化与模型分析能力。该数据集对应框架随附的示例工作流，目的是为框架所展示的敏感性分析、贝叶斯校准与代理模型案例研究提供可复现的数据基础，使研究者能够依据这些输入配置、模拟输出与分析结果重现相关案例。
【数据内容】
数据集包含三类内容：一是示例工作流的输入配置文件；二是模拟输出；三是分析结果。从案例研究角度看，数据覆盖敏感性分析、贝叶斯校准与代理模型建模三类分析场景，并对应两个生物学模型：一个为力学生物学驱动的肿瘤生长模型，另一个为多细胞胰腺癌侵袭模型。上述内容与相关手稿中呈现的案例研究相对应。数据的具体文件组织方式、文件数量、字段结构与数据规模，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源于 UQ-PhysiCell 框架随附的示例工作流，由框架运行产生输入配置、模拟输出与分析结果，并与相关手稿中的案例研究相对应。数据集通过 doi.org 来源站发布，发布机构为 Zenodo。作者为 L. Rocha, Heber。配套软件单独归档于 https://doi.org/10.5281/zenodo.17823176，源代码位于 https://github.com/heberlr/UQ_PhysiCell。完整的文档，包括安装说明与展示如何复现这些数据集的完整示例，可在 https://uq-physicell.readthedocs.io 获取。数据采集的具体时间、运行环境与硬件条件，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于以下场景：复现 UQ-PhysiCell 随附示例工作流中的敏感性分析、贝叶斯校准与代理模型案例研究；作为使用 UQ-PhysiCell 对 PhysiCell 基于智能体模型开展不确定性量化与模型分析的参考数据；围绕力学生物学驱动的肿瘤生长模型与多细胞胰腺癌侵袭模型开展模型分析相关的方法学比较与教学演示。由于数据对应示例工作流，其用途以方法演示与复现为主。其他潜在应用场景，源站未提供。
【使用方法】
使用该数据集时，可结合 UQ-PhysiCell 框架及其文档进行。文档提供了安装说明以及展示如何复现这些数据集的完整示例，可据此配置运行环境并重跑示例工作流，将所得结果与数据集中的模拟输出和分析结果进行比对。配套软件归档与源代码仓库分别提供了软件获取途径。数据的具体读取方式、依赖版本与运行步骤，源站未提供，应以官方文档为准。
【质量与限制】
该数据集面向示例工作流，其内容与相关手稿中的案例研究相对应，覆盖两个特定生物学模型，即力学生物学驱动的肿瘤生长模型与多细胞胰腺癌侵袭模型。因此其适用范围受示例场景与上述模型设定约束，不宜直接外推为其他模型或其他分析场景的基准数据。数据的完整性、准确性评估指标、已知偏差与误差来源，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可，使用时需按该许可要求署名。作者为 L. Rocha, Heber，发布机构为 Zenodo，发布时间为 2026 年。引用时应同时参考配套软件的单独归档（https://doi.org/10.5281/zenodo.17823176）以及源代码仓库与文档站点。具体引用格式与文献条目，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23577082
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 4.24 GB。
数据说明
该数据集包含随 UQ-PhysiCell 分发的示例工作流的输入配置、模拟输出和分析结果。UQ-PhysiCell 是一个用于 PhysiCell 基于智能体模型的不确定性量化和模型分析的 Python 框架。该数据集包括相关手稿中展示的敏感性分析、贝叶斯校准和代理模型案例研究的基础数据，涵盖一个机械生物学驱动的肿瘤生长模型和一个多细胞胰腺癌侵袭模型。相应软件单独存档于 https://doi.org/10.5281/zenodo.17823176，源代码位于 https://github.com/heberlr/UQ_PhysiCell。
完整文档（包括安装说明和演示如何复现这些数据集的工作示例）可在 https://uq-physicell.readthedocs.io 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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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