4T1-GFP-luciferase 肺转移灶 PCNA 图像及定量数据
该数据集来自 search.dataone.org，包含尾静脉注射 Efna1 WT 与 KO 同窝小鼠后形成的 4T1-GFP-luciferase 肺转移灶的 PCNA 染色图像及其定量结果
基本信息
资源简介
4T1-GFP-luciferase 肺转移灶 PCNA 图像及定量数据
该数据集收录了尾静脉注射 Efna1 WT 与 KO 同窝小鼠后形成的 4T1-GFP-luciferase 肺转移灶的 PCNA 染色图像及其定量结果，英文名称为 PCNA images and quantification of 4T1-GFP-luciferase lung metastases，来源于 search.dataone.org，在本站归入呼吸系统疾病 / 其他分类，主题标签为 Medicine, Health and Life Sciences。数据集围绕肺转移灶中 PCNA 染色的图像记录与定量分析展开，可用于观察和比较上述两组小鼠肺转移病灶的增殖相关染色表现。整体而言，该数据集以图像与定量结果相结合的形式，为相关研究提供直观的染色图像素材和可对照的量化信息，适合关注肺转移灶增殖特征的研究者参考使用。
【数据集背景】
该数据集关注的是 4T1-GFP-luciferase 肺转移灶的 PCNA 染色图像与定量结果。实验对象为尾静脉注射的 Efna1 WT 与 KO 同窝小鼠，即 Efna1 野生型与敲除型的同窝对照小鼠。通过尾静脉注射形成肺转移后，对肺转移灶进行 PCNA 染色，并同时保存染色图像与定量结果。数据集的主题标签为 Medicine, Health and Life Sciences，本站分类为呼吸系统疾病 / 其他。源站未提供更多关于研究背景、科学假设或实验目的的说明。
【数据内容】
数据集包含两类内容：一是 PCNA 染色图像，二是这些图像的定量结果。图像对应的是 4T1-GFP-luciferase 肺转移灶的 PCNA 染色表现；定量结果则是对上述染色图像进行量化后得到的数据。数据覆盖 Efna1 WT 与 KO 同窝小鼠两组样本来源。源站未提供图像数量、文件格式、定量指标的具体名称与单位、样本量等细节。
【采集与来源】
数据来源于 search.dataone.org。实验材料为尾静脉注射 Efna1 WT 与 KO 同窝小鼠后形成的 4T1-GFP-luciferase 肺转移灶。源站未提供具体的采集时间、采集地点、仪器设备、染色流程、图像采集参数以及定量分析方法等信息。
【适用场景】
该数据集可用于展示和比较 Efna1 WT 与 KO 同窝小鼠 4T1-GFP-luciferase 肺转移灶的 PCNA 染色图像及其定量结果，适合作为肺转移灶增殖相关染色观察与量化分析的参考素材，也可用于医学、健康与生命科学领域中相关主题的图像查阅与结果对照。源站未提供该数据集在其他具体研究场景中的适用性说明。
【使用方法】
使用者可结合 PCNA 染色图像与对应的定量结果进行查阅和对照分析，按 Efna1 WT 与 KO 两组进行分组比较。源站未提供具体的使用说明、数据处理步骤或分析流程。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、完整性、准确性、样本量、重复次数以及已知偏差或限制的说明。使用时应以源站提供的实际内容为准。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
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:
数据说明
PCNA staining images and quantification of 4T1-GFP-luciferase lung metastases from tail vein-injected Efna1 WT and KO littermate mice
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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