用于肾脏体外建模的藻酸盐-降冰片烯生物墨水生物打印平台

该数据集来自 DataverseNL,围绕藻酸盐-降冰片烯生物墨水在肾脏体外建模中的应用,提供相关研究数据。源站描述指出慢性肾脏病影响全球大量人口且患病率预计上升,先进体外模型对理解疾病发生和改进药物测试至关重要;现有策略通过三维培养和灌流系统提升模型准确性,聚焦肾单位尤其内皮化和上皮化管状结构,并

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其他Medicine, Health and Life Sciences
Bioprinting of Alginate-Norbornene bioinks to create a versatile platform for kidney in vitro modeling

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

用于肾脏体外建模的藻酸盐-降冰片烯生物墨水生物打印平台

Bioprinting of Alginate-Norbornene bioinks to create a versatile platform for kidney in vitro modeling

该数据集来自 DataverseNL,围绕藻酸盐-降冰片烯生物墨水在肾脏体外建模中的应用,提供相关研究数据。源站描述指出慢性肾脏病影响全球大量人口且患病率预计上升,先进体外模型对理解疾病发生和改进药物测试至关重要;现有策略通过三维培养和灌流系统提升模型准确性,聚焦肾单位尤其内皮化和上皮化管状结构,并结合生物材料与患者来源肾上皮细胞用于高通量个性化药物筛选,但常依赖 Matrigel® 和胶原等脱细胞外基质材料而存在批次差异。该数据可用于肾脏疾病建模、肾毒性测试与药物筛选相关研究(来源 DOI 解析)。

【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):慢性肾脏病影响全球大量人口,其患病率预计在未来几年上升。先进的体外模型对于理解疾病发生和改进药物测试至关重要。新兴策略通过结合三维培养和灌流系统提高了这些模型的准确性。值得注意的是,相关努力集中于肾单位建模,尤其是内皮化和上皮化的管状结构,并通过灌流模拟毒素交换以进行肾毒性测试。将生物材料与患者来源的肾上皮细胞相结合的新方法在高通量个性化药物筛选中显示出前景。然而,这些方法通常依赖脱细胞外基质材料,如 Matrigel® 和胶原,这些材料存在批次间变异性。为解决可重复性问题,我们使用

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.nl/citation?persistentId=doi:10.34894/UHKP8T

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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

慢性肾脏病影响着全球相当大比例的人口,预计未来几年其患病率还将上升。先进的体外模型对于理解疾病发生和改善药物测试至关重要。新兴策略通过整合三维培养和灌注系统,提高了这些模型的准确性。值得注意的是,相关研究致力于肾单位的建模,尤其是内皮化和上皮化的管状结构,并通过灌注模拟毒素交换以进行肾毒性测试。将生物材料与患者来源的肾上皮细胞相结合的新方法,在高通量个性化药物筛选中展现出前景。然而,这些方法往往依赖于脱细胞细胞外基质材料,如Matrigel®和胶原蛋白,而这些材料存在批次间差异。为解决可重复性问题,我们使用降冰片烯功能化海藻酸盐制备了肽功能化硫醇-烯交联水凝胶。通过改变交联剂组成和肽功能化,我们调控了细胞与水凝胶的相互作用。

快速反应动力学使得利用微流控生物打印技术,无需离子交联,仅通过在喷嘴处配备紫外光照射装置,即可生物打印出载有细胞的管状结构。生物打印的纤维成功形成了单层结构,表明其在构建高级体外肾脏模型方面具有潜力。硫醇-烯交联水凝胶被证明具有高度可调性,并能很好地适应微流控生物打印,展现出在构建体外肾脏模型方面进一步应用的巨大前景。

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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