IDR idr0173-breiter-alphasynuclein 实验A

主题标签:帕金森病、α-突触核蛋白、神经系统疾病、细胞成像、组织成像、IDR。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。本数据集为神经系统疾病领域公开数据集,主题涵盖帕金森病。

idr
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蛋白质帕金森病α-突触核蛋白神经系统疾病细胞成像组织成像IDR
IDR idr0173-breiter-alphasynuclein (experimentA)

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

IDR idr0173-breiter-alphasynuclein 实验A

IDR idr0173-breiter-alphasynuclein(experimentA)是 Image Data Resource(IDR)中一项经策展的细胞/组织成像研究,归属于神经系统疾病下的帕金森病分类,共包含 30 幅图像。该数据集围绕帕金森病与 α-突触核蛋白主题,提供细胞成像与组织成像数据,来源为 idr.openmicroscopy.org。作为公开数据集,它面向神经系统疾病领域的研究者,可用于观察与帕金森病相关的成像材料。以下依据可得信息对其背景、内容、来源、用途及使用注意事项作简要说明。

【数据集背景】

该数据集的主题标签包括帕金森病、α-突触核蛋白、神经系统疾病、细胞成像、组织成像与 IDR。帕金森病是神经系统疾病的一种,α-突触核蛋白是其主题中明确标注的关键对象。数据集在本站被归入“神经系统疾病 / 帕金森病”分类,说明其内容面向该疾病方向的研究。数据集英文名中的“breiter-alphasynuclein”与源站描述中的研究标识一致,表明这是 IDR 收录的、以 α-突触核蛋白为研究主题的成像研究中的一个实验(experimentA)。源站将其描述为经策展的细胞/组织成像研究,策展机构标注为 OME/EMBL-EBI。

【数据内容】

该数据集包含 30 幅图像,属于细胞成像与组织成像范畴。源站描述仅给出图像数量与“curated cell/tissue imaging study”的定性说明,未提供图像的具体模态、通道、分辨率、样本类型细分、标注信息或文件格式等细节,源站未提供。数据集名称中的“experimentA”表明其为该研究下的一个实验分组,但该研究是否包含其他实验、各实验之间的关系,源站未提供。

【采集与来源】

数据来源于 idr.openmicroscopy.org,即 Image Data Resource。源站描述标明其为 IDR study idr0173-breiter-alphasynuclein 的 experimentA 部分,并注明 Image Data Resource 为经策展的细胞/组织成像研究资源(OME/EMBL-EBI)。关于样本采集、成像仪器、实验条件与处理流程等具体信息,源站未提供。

【适用场景】

依据其主题与分类,该数据集适用于帕金森病与 α-突触核蛋白相关的细胞成像和组织成像观察,可作为神经系统疾病领域公开成像数据的参考材料。由于数据经 IDR 策展,适合用于成像数据的浏览、比较与再利用探索。具体可支持的定量分析类型或研究结论,源站未提供。

【使用方法】

该数据集可通过 idr.openmicroscopy.org 访问,属于 IDR 平台上的公开研究数据。关于下载方式、图像查看工具、元数据接口及具体使用步骤,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为 IDR 经策展的成像研究,来源标注为 OME/EMBL-EBI。其图像数量为 30 幅。除上述信息外,关于数据完整性、成像质量评估、批次效应或适用范围限制,源站未提供。

【引用与许可】

关于该数据集的引用方式与许可条款,源站未提供。

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源站:https://idr.openmicroscopy.org/webclient?show=project-3303

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    • 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。

数据说明

IDR study idr0173-breiter-alphasynuclein. Experiment: experimentA. Images: 30. Image Data Resource: curated cell/tissue imaging study (OME/EMBL-EBI).

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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