阿尔茨海默病网络高兴奋性的昼夜节律与脑状态调控 - 啮齿类数据集

数据集获取

源站：https://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/3041

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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。

数据说明

网络高兴奋性是阿尔茨海默病(AD)以及众多AD转基因小鼠模型的一个特征。尽管AD患者和AD动物模型中的高兴奋性具有某些共同特征，但其机制上的重叠仍有待确定。我们旨在识别AD模型中网络高兴奋性的特征，这些特征可能与AD患者的癫痫样活动特征相关。我们研究了表达带有导致家族性AD突变的淀粉样前体蛋白(APP)的小鼠中的网络高兴奋性，并将过表达人类APP的转基因模型(J20)与在生理水平表达APP的敲入模型(APPNL/F)进行了比较。我们从小鼠记录了连续长期皮层脑电活动，并研究了昼夜周期、行为及脑状态的调节作用。我们报告，虽然J20小鼠表现出频繁的发作间期棘波(IIS)，但APPNL/F小鼠则没有。在J20小鼠中，IIS在白天最为普遍，且昼夜调节与睡眠有关。对脑状态的进一步分析显示，J20小鼠的IIS与快速眼动(REM)睡眠的特征相关。

我们未发现胆碱能变化的证据，这些变化可能促成J20小鼠中IIS与昼夜节律的耦合。与J20小鼠不同，对AD患者进行颅内记录捕捉到的IIS显示，在非快速眼动睡眠中频繁出现IIS。APP过表达小鼠与AD患者在IIS睡眠阶段耦合方面的显著差异表明，小鼠和人类网络过度兴奋性的机制可能不同。我们认为，在识别最接近再现人类AD网络过度兴奋性的小鼠AD模型时，IIS的睡眠阶段耦合应作为一个重要考量因素。此数据库包含与啮齿类动物实验相关的数据。

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。