酶样纳米颗粒工程化间充质干细胞分泌HGF促进可视化治疗特发性肺纤维化体内研究
该数据集来自search.dataone.org,围绕酶样纳米颗粒工程化间充质干细胞分泌HGF促进特发性肺纤维化可视化治疗的研究

基本信息
资源简介
酶样纳米颗粒工程化间充质干细胞分泌HGF促进可视化治疗特发性肺纤维化体内研究
Enzyme-like nanoparticle engineered-mesenchymal stem cell secreting HGF promotes visualized therapy for idiopathic pulmonary fibrosis in vivo
该数据集来自search.dataone.org,围绕酶样纳米颗粒工程化间充质干细胞分泌HGF促进特发性肺纤维化可视化治疗的研究。源站描述涉及三金属纳米载体(TBNCs)的酶样活性、质粒负载能力、ROS清除、CT造影追踪MSCs及与HGF质粒共孵育形成TBNCs@pDNA等内容。数据可用于呼吸系统疾病中干细胞治疗、纳米载体递送与可视化追踪相关研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):干细胞疗法已成为特发性肺纤维化(IPF)的一种潜在替代治疗。然而,由于纤维化肺中的ROS和炎症等因素,其疗效仍面临挑战。此外,移植干细胞的分布、迁移和存活仍不清楚,显著阻碍了干细胞疗法的临床进展。为应对这些挑战,我们制备了具有酶样活性和质粒负载能力的三金属基纳米载体(TBNCs),旨在高效清除ROS并促进治疗基因递送,最终提高治疗效果。同时,TBNCs可作为优异的CT造影剂用于追踪间充质干细胞(MSCs),通过可视化引导改善治疗。TBNCs与肝细胞生长因子质粒基因共孵育以创建TBNCs@pDNA,并且
【主题与分类】
主题标签:Figure、Software tools、Database。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A5793e0ca448c3b3c334e3de70d97a192ad45afc3c2237ed8e44aaa0e6a1c6321
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
干细胞疗法已成为特发性肺纤维化(IPF)的一种潜在替代治疗方法。然而,由于纤维化肺中的ROS和炎症等因素,其疗效仍面临挑战。此外,移植干细胞的分布、迁移和存活情况仍不明确,严重阻碍了干细胞疗法的临床进展。为应对这些挑战,我们制备了具有类酶活性和质粒负载能力的三金属基纳米载体(TBNCs),旨在高效清除ROS并促进治疗基因的递送,最终提高治疗效果。同时,TBNCs可作为优异的CT造影剂用于追踪间充质干细胞(MSCs),通过可视化引导改善治疗。
TBNCs与肝细胞生长因子质粒基因共孵育以制备TBNCs@pDNA,随后通过内吞作用用TBNCs@pDNA修饰MSCs,从而生成工程化MSCs,该细胞 demonstrated……,# 酶样纳米颗粒工程化间充质干细胞分泌HGF促进特发性肺纤维化体内可视化治疗 https://doi.org/10.5061/dryad.gmsbcc2wt 本数据集包括,所有额外的原始实验数据均呈现于稿件的主图和补充图中。数据集内容摘要:包含三个关键数据集,以提供稿件中用于支持“酶样纳米颗粒工程化间充质干细胞分泌HGF促进特发性肺纤维化体内可视化治疗”这一结论的所有数据。第一和第二数据集分别包含主稿件(主图原始数据)和补充材料(补充图原始数据)中的所有原始数据。最初,通过多种表征方法证明了TBNCs的成功合成。随后,功能调控和
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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