血小板GPIIb支持黑色素瘤血行转移中初始肺滞留但抑制后续增殖的数据

然而,目前关于血小板与肿瘤细胞直接相互作用的知识大多基于体外研究结果。我们在体内研究了血小板纤维蛋白原受体糖蛋白IIb(整合素αIIb)在实验性黑色素瘤转移中的作用

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医学影像预测肿瘤皮肤癌黑色素瘤血小板GPIIb血行转移肺滞留
Data from: Platelet GPIIb supports initial pulmonary retention but inhibits subsequent proliferation of melanoma cells during hematogenic metastasis

基本信息

模态
医学影像
大小
0.000087552 GB
任务类型
预测
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

血小板GPIIb支持黑色素瘤血行转移中初始肺滞留但抑制后续增殖的数据

然而,目前关于血小板与肿瘤细胞直接相互作用的知识大多基于体外研究结果。我们在体内研究了血小板纤维蛋白原受体糖蛋白IIb(整合素αIIb)在实验性黑色素瘤转移中的作用

Data from: Platelet GPIIb supports initial pulmonary retention but inhibits subsequent proliferation of melanoma cells during hematogenic metastasis

【数据集背景】

源站首次发布:2018。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):血小板调节癌症转移过程。然而,目前关于血小板与肿瘤细胞直接相互作用的知识大多基于体外研究结果。我们在体内研究了血小板纤维蛋白原受体糖蛋白IIb(整合素αIIb)在实验性黑色素瘤转移中的作用。将高转移性B16-D5黑色素瘤细胞静脉注射到GPIIb缺陷(GPIIb-/-)或野生型(WT)小鼠中。通过共聚焦视频荧光显微镜实时评估肿瘤细胞在肺血管中的急性积聚。与WT相比,GPIIb-/-小鼠中肿瘤细胞的滞留显著减少。重要的是,我们发现WT的肺循环中主要积聚的是多细胞聚集体,而GPIIb-/-小鼠中B16-D5聚集体显著更小。虽然黑色素瘤的肺滞留明显依赖于GPIIb

【主题与分类】

主题标签:肿瘤、皮肤癌、黑色素瘤、血小板、GPIIb、血行转移、肺滞留。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.725p9

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 87.6 KB。

数据说明

血小板调节癌症转移过程。然而,目前关于血小板与肿瘤细胞直接相互作用的知识大多基于体外研究结果。我们探讨了血小板纤维蛋白原受体糖蛋白IIb(整合素αIIb)在实验性黑色素瘤体内转移中的作用。将高转移性B16-D5黑色素瘤细胞经静脉注射到GPIIb缺陷(GPIIb-/-)或野生型(WT)小鼠体内。通过共聚焦视频荧光显微镜实时评估肿瘤细胞在肺血管中的急性积聚。与WT相比,GPIIb-/-小鼠中肿瘤细胞的滞留显著减少。重要的是,我们发现WT小鼠肺循环中主要积聚的是多细胞聚集体,而GPIIb-/-小鼠中B16-D5聚集体的体积显著较小。虽然在这一转移早期阶段,黑色素瘤的肺部滞留明显依赖于GPIIb,但我们还观察了注射后10天的肿瘤进展。相反且出乎意料的是,我们发现此时GPIIb-/-小鼠中的黑色素瘤转移增加了。相比之下,在皮下肿瘤模型中,GPIIb并未调节局部黑色素瘤的增殖。

我们的数据表明,血小板纤维蛋白原受体在调节血源性黑色素瘤转移中具有不同的作用。虽然血小板通过依赖GPIIb形成血小板-肿瘤聚集体,明显支持肺转移的早期步骤,但在后期,其缺失与黑色素瘤转移的加速发展相关。

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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