斑胸草雀短期睡眠缺失改变脑与外周组织细胞因子基因表达并升高血浆皮质酮的数据
该数据集来自斑胸草雀(Taeniopygia guttata)睡眠缺失研究,采用水平金属丝每120秒扫过测试笼的自动睡眠碎片化/剥夺方法,在12小时暴露后检测外周组织(脂肪、肝脏、脾脏、心脏)和脑区(下丘脑、海马、端脑顶区)中促炎细胞因子IL-1β、IL-6及抗炎细胞因子IL-10的基因表达,并测定

基本信息
资源简介
斑胸草雀短期睡眠缺失改变脑与外周组织细胞因子基因表达并升高血浆皮质酮的数据
Data from: Short-term sleep loss alters cytokine gene expression in brain and peripheral tissues and increases plasma corticosterone of zebra finch (Taeniopygia guttata)
该数据集来自斑胸草雀(Taeniopygia guttata)睡眠缺失研究,采用水平金属丝每120秒扫过测试笼的自动睡眠碎片化/剥夺方法,在12小时暴露后检测外周组织(脂肪、肝脏、脾脏、心脏)和脑区(下丘脑、海马、端脑顶区)中促炎细胞因子IL-1β、IL-6及抗炎细胞因子IL-10的基因表达,并测定血浆皮质酮。数据可用于分析鸟类睡眠缺失与炎症、HPA轴激活之间的关系,支持比较生理学与睡眠免疫研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2018。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):睡眠不足会带来生理代价,包括炎症增加和下丘脑-垂体-肾上腺(HPA)轴改变。具体而言,在啮齿动物模型中,睡眠限制或剥夺导致促炎细胞因子表达增加和糖皮质激素升高,但鸟类是否付出类似代价尚不清楚。在本研究中,我们使用一种新型自动睡眠碎片化/剥夺方法,检查斑胸草雀(Taeniopygia guttata)这一鸟类模型物种是否表现出睡眠缺失的生理代价;一根水平金属丝每120秒扫过测试笼以打断睡眠。我们测量了圈养斑胸草雀在暴露于移动或静止(
【主题与分类】
主题标签:sleep loss、Taeniopygia guttata、present、interleukin、Holocene。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.cb5cf20
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.cb5cf20
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 174.1 MB。
数据说明
睡眠不足会带来生理代价,包括炎症加剧以及下丘脑-垂体-肾上腺(HPA)轴的变化。具体而言,在啮齿动物模型中,睡眠限制或剥夺会导致促炎细胞因子表达增加和糖皮质激素水平升高,但鸟类是否付出类似代价尚不清楚。在本研究中,我们采用一种新型自动化睡眠碎片化/剥夺方法,检验了作为鸟类模型物种的斑胸草雀(Taeniopygia guttata)是否表现出睡眠缺失的生理代价;该方法中,一根水平金属丝每隔120秒横扫测试笼以干扰睡眠。我们测量了圈养斑胸草雀在夜间或白天暴露于移动或静止(对照)横杆12小时后,其外周组织(脂肪、肝脏、脾脏和心脏)和大脑(下丘脑、海马和端脑背侧高耸区)中促炎(IL-1β和IL-6)与抗炎(IL-10)细胞因子基因的表达。此外,还评估了血浆皮质酮、体重和行为特征。
我们预测,与对照组鸟类相比,经历睡眠剥夺的鸟类在大脑和外周组织中会表现出促炎基因表达升高和抗炎基因表达降低。此外,我们预测睡眠剥夺后血浆皮质酮水平会升高。正如预测的那样,睡眠剥夺增加了促炎基因表达,特别是在脂肪组织(IL-6)、脾脏(IL-1)和海马体(IL-6)中,但未检测到抗炎表达(IL-10)的降低。然而,睡眠剥夺升高了血浆皮质酮的基线浓度。综上所述,这些结果表明,一种昼行性、非迁徙性鸣禽对睡眠剥夺的代价敏感。
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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