JoVE71749 稿件原始显微图像数据集
数据包含 1 个文件，即“Raw Data for JoVE Manuscript - Submitted Version.zip”，提供全尺寸、未经编辑的图像，以保证透明度和可及性，支撑稿件图件中的数据
基本信息
资源简介
JoVE71749 稿件原始显微图像数据集
Original raw microscopic images for manuscript JoVE71749
本数据集为稿件 JoVE71749 图件所用的原始显微图像文件，该稿件题为“Kechuanting Acupoint Sticking Therapy Alleviates Type 2 Airway Inflammation in Mice with Allergic Asthma by Modulating the Number of ILC2s”，已被 JoVE 接收。数据包含 1 个文件，即“Raw Data for JoVE Manuscript - Submitted Version.zip”，提供全尺寸、未经编辑的图像，以保证透明度和可及性，支撑稿件图件中的数据。可用于呼吸系统疾病与哮喘相关研究中的图像核查与二次分析（。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-08-12。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：本数据集包含我们稿件图件中使用的原始显微图像文件，稿件题为“Kechuanting Acupoint Sticking Therapy Alleviates Type 2 Airway Inflammation in Mice with Allergic Asthma by Modulating the Number of ILC2s”，该稿件已被 JoVE 接收发表（稿件编号：JoVE71749）。这些全尺寸、未经编辑的图像旨在确保所有读者的完全透明度和可及性，以支撑稿件图件中呈现的数据。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 607.23 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.32979065.v3。
【主题与分类】
源站学科分类：Traditional Chinese medicine and treatments、Naturopathy、Allergy。主题标签：Raw data、Microscopic images、Original images、JoVE71749。本站分类：呼吸系统疾病/哮喘。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Traditional Chinese medicine and treatments、Naturopathy、Allergy。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Original_raw_microscopic_images_for_manuscript_JoVE71749R2/32979065
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Liu, Lanying; Zhao, Qiuyue (2026). Original raw microscopic images for manuscript JoVE71749. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.32979065.v2
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 607.2 MB。
数据说明
该数据集包含我们手稿图中使用的原始未编辑显微镜图像文件，手稿标题为“Kechuanting穴位贴敷疗法通过调节ILC2s数量减轻过敏性哮喘小鼠的2型气道炎症”，目前正在JoVE进行修订（稿件编号：JoVE71749R3）。这些全尺寸、未经编辑的图像旨在确保所有读者的完全透明度和可访问性，支持手稿图中呈现的数据。
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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