植物杂多糖及其与动物糖萼生物粘附的纳米尺度可视化数据

该数据集围绕植物来源果胶作为肺手术封合剂的研究,提供在纳米尺度可视化果胶杂多糖链与动物间皮糖萼糖链潜在粘附复合物的数据。数据涉及通过限制水合状态以保存果胶超微结构的电镜制样方法,并呈现不同来源果胶结构域(如柑橘同聚半乳糖醛酸与鼠李糖半乳糖醛酸、大豆结构域、马铃薯半乳聚糖、甜菜阿拉伯聚糖)的形态差异,

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医学影像Medicine, Health and Life Sciencesheteropolysacharidesbioadhesionpectin ultrastructureglycocalyxBiomaterials
Plant heteropolysaccharides and their bioadhesion to animal glycocalyx visualized at the nanoscale [data]

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

植物杂多糖及其与动物糖萼生物粘附的纳米尺度可视化数据

Plant heteropolysaccharides and their bioadhesion to animal glycocalyx visualized at the nanoscale [data]

该数据集围绕植物来源果胶作为肺手术封合剂的研究,提供在纳米尺度可视化果胶杂多糖链与动物间皮糖萼糖链潜在粘附复合物的数据。数据涉及通过限制水合状态以保存果胶超微结构的电镜制样方法,并呈现不同来源果胶结构域(如柑橘同聚半乳糖醛酸与鼠李糖半乳糖醛酸、大豆结构域、马铃薯半乳聚糖、甜菜阿拉伯聚糖)的形态差异,可用于生物材料粘附机制与超微结构研究(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):植物来源的生物聚合物果胶已被探索用作肺手术中的封合剂。果胶的杂多糖链与间皮糖萼组分上的糖链相互穿插被认为介导了粘附。为了可视化潜在的粘附复合物,我们首先建立了一种方法,通过在电子显微镜样品制备过程中限制水合来保存果胶的超微结构。根据实际的水合状态和所选的果胶结构域,我们发现不同的形态:柑橘果胶多糖结合了光滑的同聚半乳糖醛酸和毛发状的鼠李糖半乳糖醛酸结构域,形成由细丝组成的松散网络。来自大豆的鼠李糖半乳糖醛酸和木糖半乳糖醛酸结构域显示出更致密的网状结构,而来自马铃薯的果胶半乳聚糖或来自甜菜的果胶阿拉伯聚糖则呈现更球状的形态。作为概念验证,我们最后应用了丝状柠檬果胶

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、heteropolysacharides、bioadhesion、pectin ultrastructure、glycocalyx、Biomaterials。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://heidata.uni-heidelberg.de/citation?persistentId=doi:10.11588/DATA/5LW3JS

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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

植物来源的生物聚合物果胶已被探索用作肺手术中的密封剂。果胶的杂多糖链与间皮糖萼组分上的糖链相互穿插,被认为介导了黏附作用。为了可视化潜在的黏附复合物,我们首先建立了一种在电镜样品制备过程中限制水合作用以保存果胶超微结构的方法。根据实际水合状态和所选果胶结构域的不同,我们观察到不同的形态:柑橘果胶多糖同时包含光滑的同聚半乳糖醛酸结构域和毛发状的鼠李糖半乳糖醛酸聚糖结构域,形成由细丝组成的松散网络。大豆来源的鼠李糖半乳糖醛酸聚糖和木糖半乳糖醛酸聚糖结构域显示出更致密的网状结构,而马铃薯来源的果胶半乳聚糖或甜菜来源的果胶阿拉伯聚糖则呈现更球状的形态。作为概念验证,我们最终将丝状的柠檬果胶应用于小鼠肺表面进行手术实验。密封剂-组织复合物的超微结构可视化显示,碳水化合物纤维之间紧密关联,这可能是由聚合物典型的链间相互作用驱动的。

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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