人类皮层2-3层微环路中的有向无环突触连接

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ae5e0a8447f7deebbe9677eac7c7f6734c646ca88d6adea5155ddd9cce42bb8f3

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数据说明

神经元网络的计算能力从根本上受其特定连接方式的限制。以往关于皮层连接性的研究大多在啮齿动物中进行；然而，这些原则是否同样适用于进化上扩展的人类皮层尚不清楚。在此，我们利用脑外科手术获取的样本研究了人类颞叶皮层内的网络特性。我们分析了第2-3层锥体神经元的多神经元膜片钳记录，并发现了与啮齿动物的显著差异。互惠性呈随机分布，突触强度与连接概率无关，且颞叶皮层颗粒上层的连接性遵循有向且大多无环的图拓扑结构。将这些原则应用于神经元模型增加了网络动力学的维度，表明其在皮层计算中具有关键作用。对人类皮层组织（第2-3层）进行了锥体神经元及其单突触连接的多神经元膜片钳记录，样本来自癫痫或肿瘤切除手术。

方法学途径已在先前的技术报告中描述：Peng等，eLife 2019。该数据集的细胞和突触生理学在另一项研究中描述：Planert等，bioRxiv 2023。在本研究中，我们侧重于高阶连接性分析，包括互惠性、方向性和网络模体。我们进一步基于储层计算框架对递归神经网络进行了分析和模拟。我们的分析方法和网络模型的细节在本手稿的补充材料中描述。该存储库包含处理后的数据和代码，用于生成出版物的结果、模拟和可视化。详情请参见Readme文件。，，# 数据来源：人类第2-3层皮层微回路中的有向和无环突触连接性 ## 数据结构 \data文件夹包含预

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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