特应性皮炎足跟角质层分子动力学支持数据

数据集分为两个子文件夹,一个用于 NMR 数据,一个用于 WAXS 数据。在每个文件夹内,数据根据提交论文中的图表进行组织

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其他皮肤疾病特应性皮炎角质层分子动力学NMRWAXSZenodo
Supporting data for "Molecular Dynamics in the Stratum Corneum of Plantar Heels in Atopic Dermatitis Patients"

基本信息

模态
其他
大小
0.059427118 GB
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

特应性皮炎足跟角质层分子动力学支持数据

数据集分为两个子文件夹,一个用于 NMR 数据,一个用于 WAXS 数据。在每个文件夹内,数据根据提交论文中的图表进行组织

Supporting data for "Molecular Dynamics in the Stratum Corneum of Plantar Heels in Atopic Dermatitis Patients"

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该存储库包含与手稿《Probing molecular dynamics in atopic dermatitis stratum corneum》相关的所有原始数据。数据集分为两个子文件夹,一个用于 NMR 数据,一个用于 WAXS 数据。在每个文件夹内,数据根据提交论文中的图表进行组织。文件命名如下:exp no_sample_hydration,其中样本为:AD75(来自 75 岁患者的 AD 角质层)、60-70(来自 60-70 岁年龄组健康个体的角质层对照样本(来自若干个体的批次))、AD-Cor(来自 AD 角质层的角质细胞样本)、Age24(来自健康个体、24 岁的角质层)、20-30(来自 60-70 岁年龄组健康个体的角质层样本(来自若干个体的批次))、AD77(来自 77 岁患者的 AD 角质层),以及水合条件

【主题与分类】

主题标签:皮肤疾病、特应性皮炎、角质层、分子动力学、NMR、WAXS、Zenodo。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.17794769

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.17794769

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据集大小约 59.4 MB。

数据说明

该存储库包含与手稿《Probing molecular dynamics in atopic dermatitis stratum corneum》相关的所有原始数据。数据集分为两个子文件夹,一个用于NMR数据,另一个用于WAXS数据。每个文件夹内的数据均根据提交论文中的图表进行组织。文件命名如下:exp no_sample_hydration,其中样本为:AD75(来自75岁患者的AD角质层)、60-70(来自60-70岁健康个体批次的对照组角质层样本)、AD-Cor(来自AD角质层的角质细胞样本)、Age24(来自24岁健康个体的角质层)、20-30(来自60-70岁健康个体批次的角质层样本)、AD77(来自77岁患者的AD角质层),水合条件为:Dry、85RH(85%相对湿度)、97RH(97%相对湿度)。

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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