电刺激联合导电微沟槽促进干细胞神经分化

本数据集围绕电刺激联合定向导电基底促进干细胞神经分化、修复周围神经损伤的细胞层面研究。研究仿生模拟周围神经的高度定向结构与电生理特性,制备了具有不同宽度(0、5、10、20 μm)定向微沟槽结构的聚二甲基硅氧烷(PDMS)基底,并考察电刺激(ES)与定向导电基底联合用于周围神经修复的可行性与有效性

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Electrical stimulation combined with conductive microgrooves promotes neural differentiation of stem cells

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其他
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restricted access
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

电刺激联合导电微沟槽促进干细胞神经分化

Electrical stimulation combined with conductive microgrooves promotes neural differentiation of stem cells

本数据集围绕电刺激联合定向导电基底促进干细胞神经分化、修复周围神经损伤的细胞层面研究。研究仿生模拟周围神经的高度定向结构与电生理特性,制备了具有不同宽度(0、5、10、20 μm)定向微沟槽结构的聚二甲基硅氧烷(PDMS)基底,并考察电刺激(ES)与定向导电基底联合用于周围神经修复的可行性与有效性。数据可用于神经组织工程、生物力学与干细胞定向分化等相关研究(来源 DOI 解析,restricted access 许可)。

【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):摘要 目的 周围神经损伤是一种常见临床病症,可损害靶器官的调节功能,导致功能残疾;严重损伤甚至可能造成终身残疾。因此,如何有效促进损伤周围神经的形态与功能重建,已成为亟待解决的关键科学问题。本研究仿生模拟周围神经的高度定向结构和电生理特性,并在细胞层面研究将电刺激(ES)与定向导电基底联合用于损伤周围神经修复的可行性与有效性。方法 使用具有微图案的硅晶片制备了具有不同宽度(0、5、10 和 20 μm)定向微沟槽结构的聚二甲基硅氧烷(PDMS)基底。

【主题与分类】

主题标签:Mechanics、Biomechanics、electrical stimulation、oriented structure、graphene、conductive matrices、neuronal differentiation。本站分类:损伤、中毒及外因。

【获取与许可】

源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=153bff50aca1460e80a1217bdbe58116

使用许可:restricted access。

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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

摘要 目的 周围神经损伤是临床常见病症,可导致靶器官调节功能受损,进而引发功能障碍;严重损伤甚至可能造成终身残疾。因此,如何有效促进损伤周围神经的形态与功能重建,已成为亟待解决的关键科学问题。本研究仿生模拟周围神经的高度定向结构和电生理特性,在细胞水平探讨电刺激(ES)联合定向导电基底修复损伤周围神经的可行性与有效性。方法 以具有微图案沟槽的硅片为模板,制备了不同宽度(0、5、10和20 μm)定向微沟槽结构的聚二甲基硅氧烷(PDMS)基底。随后通过软光刻技术构建了具有定向微沟槽的石墨烯基导电图案化基底(GCPSs),并根据沟槽宽度分别命名为GCPS 0、GCPS 5、GCPS 10和GCPS 20。

采用含1.0 wt%石墨烯的胶原/聚己内酯(PCL)基质制备了GCPSs,并对其形貌、润湿性和导电性进行了表征。在电刺激(ES)处理前,评估了间充质干细胞(MSCs)在基质上的活力、增殖、黏附和取向。随后,以2 Hz频率和10、20或50 mV/cm场强的ES每天作用于细胞10分钟,持续3或7天。通过形态学观察、免疫荧光染色以及神经谱系相关标志物分析来评估神经分化。结果 取向微沟槽PDMS基质支持MSCs长期生长,引导细胞沿沟槽方向排列,并促进其向神经样细胞的形态转变,表现出诱导MSCs向神

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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