用于测量淀粉样蛋白β浓度的混合点击法数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.7mg3h

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据集大小约 236.5 KB。

数据说明

淀粉样β蛋白（Aβ）的聚集在阿尔茨海默病中起着核心作用。由于蛋白质聚集是一个浓度依赖的过程，因此严谨的研究需要精确的浓度测量。鉴于Aβ蛋白高度倾向于聚集，其工作溶液通常处于低微摩尔范围内。因此，理想的Aβ定量方法需具备高灵敏度，同时不牺牲速度和准确性。尽管常采用280纳米吸光度来测定Aβ浓度，但由于Aβ序列中仅含一个酪氨酸且无色氨酸残基，此法灵敏度较低。在此，我们介绍一种利用荧光胺进行Aβ定量的荧光方法，该方法在与伯胺反应时会产生高强度荧光。我们展示，以鸡蛋清溶菌酶作为标准品时，荧光与伯胺浓度在广泛的荧光胺浓度范围内（62.5至1000微摩尔）呈线性相关。当荧光胺浓度达到250微摩尔或更高时，检测灵敏度达到最大。

荧光胺法适用于二甲基亚砜的存在，后者常用于Aβ寡聚体的制备，并因高背景读数而限制了280 nm处的吸光度使用。通过聚集动力学，我们表明荧光胺法在低微摩尔范围内可给出准确的浓度测量，并导致高度一致的聚集数据。我们推荐在Aβ寡聚化和纤维化实验中使用荧光胺测定法进行常规和即时浓度测定。

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。