人类与小鼠肺纤维化模型中复杂碳水化合物的MALDI成像分析

使用MALDI-MSI分析了WT以及Epm2a和Gaa敲除株小鼠肺纤维化模型。组织切片至4 μm并安装在带正电荷的玻璃载玻片上用于MALDI成像,方法如前所述

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图像肺纤维化MALDI-MSIN-linked glycans糖原小鼠模型人肺组织
MALDI imaging analysis of complex carbohydrates in human and mouse models pulmonary fibrosis

基本信息

模态
图像
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

人类与小鼠肺纤维化模型中复杂碳水化合物的MALDI成像分析

使用MALDI-MSI分析了WT以及Epm2a和Gaa敲除株小鼠肺纤维化模型。组织切片至4 μm并安装在带正电荷的玻璃载玻片上用于MALDI成像,方法如前所述

MALDI imaging analysis of complex carbohydrates in human and mouse models pulmonary fibrosis

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):人肺纤维化样本。使用MALDI-MSI分析了WT以及Epm2a和Gaa敲除株小鼠肺纤维化模型。分析物为N-linked glycans和糖原。组织切片至4 μm并安装在带正电荷的玻璃载玻片上用于MALDI成像,方法如前所述。载玻片在60°C加热1小时。冷却后,组织切片通过在二甲苯中洗涤两次(每次3分钟)进行脱蜡。随后通过将载玻片在100%乙醇中洗涤两次(每次1分钟)、在95%乙醇中洗涤一次(1分钟)、在70%乙醇中洗涤一次(1分钟)并在水中洗涤两次(每次3分钟)使组织切片复水。洗涤后,将载玻片转移至含有citraconic anhydride缓冲液的Coplin缸中进行抗原修复,并将缸置于蔬菜蒸锅中25分钟。Citraconic anhydride缓冲液通过将25 μL citraconic anhydride加入50 mL水中并调节

【主题与分类】

主题标签:肺纤维化、MALDI-MSI、N-linked glycans、糖原、小鼠模型、人肺组织。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%3Ad2d10a85bbe6e7d04db988b21c8c284c16718c701c8e21d4c7f8624a440d4abc

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

人肺纤维化样本。采用MALDI-MSI分析了野生型及Epm2a、Gaa敲除小鼠品系的肺纤维化小鼠模型。所分析的分析物为N-连接聚糖和糖原。组织切成4 μm切片,贴于带正电荷的玻璃载玻片上,按先前所述进行MALDI成像。载玻片于60°C加热1小时。冷却后,组织切片通过二甲苯洗涤两次(每次3分钟)进行脱蜡。随后,组织切片通过以下洗涤步骤复水:100%乙醇洗涤两次(每次1分钟)、95%乙醇洗涤一次(1分钟)、70%乙醇洗涤一次(1分钟)、水洗涤两次(每次3分钟)。洗涤后,将载玻片转移至装有柠康酸酐缓冲液的染色缸中进行抗原修复,并将染色缸置于蔬菜蒸锅中25分钟。柠康酸酐缓冲液的配制方法为:将25 μL柠康酸酐加入50 mL水中,并用HCl调节pH至3.0。抗原修复后,载玻片在真空干燥器中干燥,随后进行酶消化。使用HTX喷雾工作站(HTX)将0.2 ml异淀粉酶(每张载玻片3单位)和PNGase F(每张载玻片总计20 mg)的水溶液涂覆于载玻片上。喷嘴……,

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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