黑色素瘤B16荧光素酶标记小鼠模型

该数据集包含一个基于B16小鼠黑色素瘤细胞的荧光素酶标记动物模型,涉及细胞株构建、活体成像及转移分析等多模态数据,主要用于肿瘤转移机制研究、抗肿瘤药物筛选以及活体光学成像技术的应用与验证。

国家人类疾病动物模型资源库国家人类疾病动物模型资源库
中国科技资源共享网
2026-06-25 更新
浏览 21
黑色素瘤B16荧光素酶基础医学
B16 Melanoma Luciferase-Labeled Mouse Model

基本信息

许可
完全共享
创建/更新时间
2026-06-25

资源简介

黑色素瘤B16荧光素酶标记小鼠模型

【一句话概览】

本模型将luc基因转染到B16小鼠黑色素瘤细胞中,获得高表达luciferase细胞株。将luc标记的B16小鼠黑色素瘤细胞尾静脉接种至BALB/CA-nu裸鼠,用活体荧光成像系统连续观察,发现21d能够发生肺转移。利用B16-luc化学发光细胞和活体动物体内光学成像系统,可实现活体、动态和即时的转移肿瘤分析。该模型涉及黑色素瘤、B16、荧光素酶,属基础医学领域,许可为完全共享(来源 eScience,完全共享 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2018-07-20。

【数据内容】

源站原始描述:本模型将luc基因转染到B16小鼠黑色素瘤细胞中得到了高表达luciferase细胞株。将luc标记的B16小鼠黑色素瘤细胞尾静脉接种至BALB/CA- nu裸鼠,用活体荧光成像系统连续观察,发现21d能够发生肺转移。利用B16-luc化学发光细胞和活体动物体内光学成像系统可以实现活体、动态和即时的转移肿瘤分析。

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):This model transfected the luc gene into B16 mouse melanoma cells to obtain a cell line with high luciferase expression. The luc-labeled B16 mouse melanoma cells were inoculated into BALB/CA-nu nude mice via the tail vein. Continuous observation using an in vivo fluorescence imaging system revealed that lung metastasis occurred at 21 days. Utilizing B16-luc chemiluminescent cells and an in vivo optical imaging system for live animals enables real-time, dynamic, and immediate analysis of metastatic tumors in living organisms.

【主题与分类】

主题标签:黑色素瘤、B16、荧光素酶、基础医学、黑色素瘤。

【获取与许可】

源站页面:http://namr.org.cn/Ldesc/1_111

使用许可:完全共享。

规范引用:CSTR:16397.09.0L01000928

【使用注意】

· 源站最后修改于 2021-06-09,引用时请注意版本时效。

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源站:https://escience.org.cn/metadata/detail?cstrId=CSTR:16397.09.0L01000928&id=26630287602500d27cbe230ad26d616e:CSTR:16397.09.0L01000928

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    • 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

该数据集描述了一个用于黑色素瘤研究的动物模型,通过将荧光素酶(luc)基因转染到B16小鼠黑色素瘤细胞中,构建了高表达荧光素酶的细胞株。将标记后的细胞通过尾静脉接种至BALB/CA-nu裸鼠体内,利用活体荧光成像系统进行连续观察,发现21天内可发生肺转移。该模型结合化学发光细胞和活体光学成像技术,支持活体、动态、实时的肿瘤转移分析,适用于肿瘤转移机制、药物筛选及影像学方法的研究。

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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