颅脑照射后PAK3下调诱导认知功能障碍
该数据集来自 search.dataone.org,属于肿瘤/脑肿瘤分类,围绕颅脑照射后PAK3下调诱导认知功能障碍的研究

基本信息
资源简介
颅脑照射后PAK3下调诱导认知功能障碍
PAK3 downregulation induces cognitive impairment following cranial irradiation
该数据集来自 search.dataone.org,属于肿瘤/脑肿瘤分类,围绕颅脑照射后PAK3下调诱导认知功能障碍的研究。源站描述显示,小鼠接受颅脑照射后出现自发行为改变、空间记忆下降和新物体识别能力降低等认知功能障碍;电离辐射破坏F/G-actin比值并下调PAK3-LIMK1-cofilin通路,且上调靶向PAK3的miR-206-3p,通过antagomiR抑制miR-206-3p可恢复该信号通路。数据可用于研究颅脑照射相关认知损伤的分子机制(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):颅脑照射被用于预防性脑放疗以及原发性脑肿瘤的治疗。尽管其效率很高,但常诱导意外的副作用,包括认知功能障碍。在此,我们观察到接受颅脑照射的小鼠表现出认知功能障碍,包括自发行为改变、空间记忆下降和新物体识别能力降低。肌动蛋白细胞骨架分析显示,电离辐射(IR)破坏了丝状/球状肌动蛋白(F/G-actin)比值,并下调了肌动蛋白周转信号通路p21活化激酶3(PAK3)-LIM激酶1(LIMK1)-cofilin。此外,我们发现IR可上调靶向PAK3的microRNA-206-3p(miR-206-3p)。通过拮抗剂(antagomiR)抑制miR-206-3p后,IR诱导的PAK3信号通路破坏得以恢复。此外,鼻内给药
【主题与分类】
主题标签:p21-activated kinase 3、Cranial radiation、Intranasal administration、microRNA、Cognitive impairment、Dendritic spine。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Af2921e0aa2f62a07bd163792435094c53e35875c85230601cb41719bf041c158
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
颅脑照射用于预防性脑放疗以及原发性脑肿瘤的治疗。尽管其效率很高,但常诱发意外的副作用,包括认知功能障碍。在此,我们观察到接受颅脑照射的小鼠表现出认知功能障碍,包括自发行为改变、空间记忆下降和新物体识别能力降低。肌动蛋白细胞骨架分析显示,电离辐射(IR)破坏了丝状/球状肌动蛋白(F/G-肌动蛋白)比值,并下调了肌动蛋白周转信号通路p21活化激酶3(PAK3)-LIM激酶1(LIMK1)-cofilin。此外,我们发现IR可上调靶向PAK3的microRNA-206-3p(miR-206-3p)。通过拮抗剂(antagomiR)抑制miR-206-3p后,IR诱导的PAK3信号通路破坏得以恢复。此外,鼻内给予antagomiR-206-3p可恢复IR诱导的小鼠认知障碍。我们的结果表明,颅…, , , # 颅脑照射后PAK3下调诱导认知障碍 该数据库包含PAK3-LIMK1-cofilin信号通路和F/G-肌动蛋白的Western Blot数据。
我们在分化的人神经元、原代培养的小鼠神经元以及直接照射的小鼠上进行了实验,随后进行蛋白质采样。这使我们能够观察蛋白质水平的变化。## 数据和文件结构的描述 我们的数据库包含大约100个Western blot条带文件,均为TIFF格式。每次Western blot实验均进行三次生物学重复,以确保结果的可靠性和可重复性。## 共享/访问信息 如需额外数据或有疑问,请随时通过电子邮件与我们联系。
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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