选择性小分子GIRK激动剂减少肿瘤相关癫痫小鼠模型癫痫样活动 - 第2部分：WT非肿瘤MEA数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.g79cnp602

标准获取流程：

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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。

数据集大小约 163.95 GB。

数据说明

肿瘤相关性癫痫是脑肿瘤常见且使人衰弱的共病，目前缺乏有效的治疗方法。此外，动物模型提示癫痫发作与肿瘤进展之间可能存在联系。我们课题组此前已描述了一种弥漫性浸润性胶质瘤及伴随慢性癫痫的小鼠模型。G蛋白门控内向整流钾（GIRK）通道是神经元兴奋性的重要调节因子，但其作为抗癫痫药物靶点的开发一直因与心脏GIRK通道的交叉反应性而受阻。近期，一种对脑组织具有高度选择性的新型GIRK激动剂GiGA1被开发出来，并在急性化学惊厥模型中显示出抗癫痫特性。在此，我们在已建立的肿瘤相关性癫痫小鼠模型中对GiGA1进行离体测试，证明一种高度选择性的小分子GIRK激动剂能够减少瘤周区域的癫痫样活动，该区域是神经元与胶质瘤细胞相互作用并产生局灶性癫痫发作的部位。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。