Ephexin5 通过活动依赖性调控 Cdc42 驱动突触生长与稳定化的数据集
该数据集来自 Dryad,聚焦 Ephexin5 对 Cdc42 的活动依赖性调控及其在突触生长与稳定化中的作用,涉及阿尔茨海默病与 Angelman Syndrome 相关机制

基本信息
资源简介
Ephexin5 通过活动依赖性调控 Cdc42 驱动突触生长与稳定化的数据集
Data from: Activity-dependent regulation of Cdc42 by Ephexin5 drives synapse growth and stabilization
该数据集来自 Dryad,聚焦 Ephexin5 对 Cdc42 的活动依赖性调控及其在突触生长与稳定化中的作用,涉及阿尔茨海默病与 Angelman Syndrome 相关机制。数据包含 RhoGEF、树突棘、突触可塑性、Cdc42 及双光子成像等主题,可用于研究神经元活动如何通过 Ephexin5 选择性激活 Cdc42 并影响突触密度与稳定性,适合神经科学及神经退行性疾病方向的分类与机制分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2025。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):突触 RhoGEF 在调控对学习至关重要的活动依赖性神经元可塑性中发挥关键作用。Ephexin5 是一种与阿尔茨海默病和 Angelman Syndrome 病因学相关的 RhoGEF,最初在神经元中被报道为一种 RhoA 特异性 GEF,负向调控树突棘突触密度。在此,我们表明 Ephexin5 在大脑中同时激活 RhoA 和 Cdc42。此外,利用 GTPase 生物传感器的活细胞成像,我们证明 Ephexin5 在单个突触处调控活动依赖性 Cdc42 而非 RhoA 信号。Ephexin5 对 Cdc42 激活的选择性受酪氨酸磷酸化调控,而酪氨酸磷酸化受神经元活动调控。最后,与 Ephexin5 负向调控突触密度的作用相反,我们表明在神经元活动下游,Ephexin5 正向调控突触生长和稳定化。我们的结果支持一个模型,其中
【主题与分类】
主题标签:Dendritic spine、RhoGEF、Ephexin5、Synaptic plasticity、cdc42、two-photon imaging。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.dr7sqvb8b
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.dr7sqvb8b
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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 16.54 GB。
数据说明
突触RhoGEFs在调控对学习至关重要的活动依赖性神经元可塑性中发挥关键作用。Ephexin5是一种与阿尔茨海默病和Angelman综合征病因学相关的RhoGEF,最初在神经元中被报道为一种RhoA特异性GEF,负向调控树突棘突触密度。在此,我们证明Ephexin5在大脑中同时激活RhoA和Cdc42。此外,利用GTP酶生物传感器的活细胞成像,我们证明Ephexin5在单个突触处调控活动依赖性Cdc42信号,而非RhoA信号。Ephexin5对Cdc42激活的选择性受酪氨酸磷酸化调控,而酪氨酸磷酸化又受神经元活动调控。最后,与Ephexin5负向调控突触密度的作用相反,我们证明在神经元活动下游,Ephexin5正向调控突触生长和稳定。我们的结果支持一个模型:诱导可塑性的神经元活动调控Ephexin5酪氨酸磷酸化,驱动Ephexin5介导的Cdc42激活以及对学习至关重要的树突棘结构生长和稳定。
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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