阿尔茨海默病动物模型中神经精神障碍相关基因的大数据分析数据
阿尔茨海默病是一种神经退行性疾病，以认知功能受损和记忆丧失为特征，影响全球数百万个体。随着阿尔茨海默病患病率的急剧上升，预计将带来广泛的公共卫生和经济负担
基本信息
资源简介
阿尔茨海默病动物模型中神经精神障碍相关基因的大数据分析数据
阿尔茨海默病是一种神经退行性疾病，以认知功能受损和记忆丧失为特征，影响全球数百万个体。随着该病患病率的急剧上升，预计将带来广泛的公共卫生和经济负担。值得注意的是，阿尔茨海默病患者所出现的神经精神症状，包括情绪波动、幻觉和抑郁，与双相情感障碍、精神分裂症和重性抑郁障碍的症状存在重叠。尽管症状学上具有相似性，但在阿尔茨海默病模型中，该病与这些神经精神障碍的共病情况尚未得到研究。本数据集围绕这一背景，提供了在阿尔茨海默病动物模型中与神经精神障碍相关基因的大数据分析数据，旨在探索相关基因表达的综合变化。
【数据集背景】
阿尔茨海默病是一种神经退行性疾病，以认知功能受损和记忆丧失为特征，影响全球数百万个体。随着阿尔茨海默病患病率的急剧上升，预计将带来广泛的公共卫生和经济负担。然而，这一负担对阿尔茨海默病患者的照护者而言尤为沉重，因为患者会表现出神经精神症状，包括情绪波动、幻觉和抑郁。这些神经精神症状与双相情感障碍、精神分裂症和重性抑郁障碍的症状存在共享之处。尽管症状学上具有相似性，但在阿尔茨海默病模型中，阿尔茨海默病与这些神经精神障碍的共病情况尚未被研究。本数据集正是针对这一研究空白，探索在阿尔茨海默病动物模型中与神经精神障碍相关基因表达的综合变化。
【数据内容】
本数据集为在阿尔茨海默病动物模型中开展的、与神经精神障碍相关基因的大数据分析数据。其内容涉及对相关基因表达综合变化的探索，聚焦于阿尔茨海默病与双相情感障碍、精神分裂症和重性抑郁障碍之间在症状学上共享的神经精神症状所对应的基因层面变化。数据集英文名称为“Data from: Big data analysis of genes associated with neuropsychiatric disorders in an Alzheimer's disease animal model”。除上述信息外，源站未提供关于数据文件具体构成、变量字段、样本数量或数据格式的进一步说明。
【采集与来源】
本数据集来源于doi.org，机构为Dryad，发布时间为2019年。作者包括Ham, Suji、Kim, Tae Kyoo、Hong, Heeok、Kim, Yong Sik、Tang, Ya-Ping和Im, Heh-In。源站描述指出，研究者在阿尔茨海默病动物模型中探索了相关基因表达的综合变化。除上述来源信息外，源站未提供关于具体实验动物模型、采样流程、测序平台或数据处理步骤的更多细节。
【适用场景】
基于源站描述，本数据集适用于围绕阿尔茨海默病动物模型中基因表达变化的研究，尤其是与神经精神障碍相关基因的大数据分析。其潜在应用方向包括：探索阿尔茨海默病与双相情感障碍、精神分裂症和重性抑郁障碍之间在症状学共享背景下的基因层面关联；研究阿尔茨海默病模型中神经精神症状相关基因的综合变化；以及为阿尔茨海默病共病神经精神障碍的后续研究提供数据基础。除上述方向外，源站未提供关于具体适用场景的进一步说明。
【使用方法】
源站未提供关于本数据集具体使用方法的说明，包括但不限于数据下载方式、分析流程、软件工具或操作步骤。
【质量与限制】
源站未提供关于本数据集质量评估、数据完整性、准确性或具体限制的说明。需要指出的是，源站描述中提及，阿尔茨海默病与上述神经精神障碍的共病情况此前尚未在阿尔茨海默病模型中得到研究，本数据集即针对这一尚未被研究的领域展开探索。除上述内容外，源站未提供关于数据质量与限制的更多信息。
【引用与许可】
本数据集采用Creative Commons Zero v1.0 Universal许可。数据集英文名称为“Data from: Big data analysis of genes associated with neuropsychiatric disorders in an Alzheimer's disease animal model”，作者为Ham, Suji、Kim, Tae Kyoo、Hong, Heeok、Kim, Yong Sik、Tang, Ya-Ping和Im, Heh-In，机构为Dryad，发布时间为2019年，来源站为doi.org。除上述信息外，源站未提供关于引用格式或附加使用条款的进一步说明。
下载信息
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暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5061/dryad.408d6f0
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 53.3 MB。
数据说明
阿尔茨海默病是一种以认知功能受损和记忆丧失为特征的神经退行性疾病，影响着全球数百万个体。随着阿尔茨海默病患病率的急剧上升，预计将带来沉重的公共卫生和经济负担。然而，这一负担对于阿尔茨海默病患者的照护者而言尤为沉重，这些患者会出现神经精神症状，包括情绪波动、幻觉和抑郁。有趣的是，这些神经精神症状与双相情感障碍、精神分裂症和重性抑郁障碍的症状存在共同之处。尽管症状学上存在相似性，但在阿尔茨海默病模型中，尚未对阿尔茨海默病与这些神经精神疾病的共病情况进行研究。在此，我们通过阿尔茨海默病动物模型——前脑特异性PSEN双敲除小鼠的微阵列分析，探索了与双相情感障碍、精神分裂症和重性抑郁障碍相关基因的全面表达变化。
为了在我们的微阵列数据范围内分析与这三种神经精神疾病相关的基因，我们从总计45，037个基因中筛选出1207个符合我们选择标准的基因。这些基因是基于与这三种疾病显著相关的14个基因本体论术语而选出的，这些术语是由精神病基因组学联盟先前进行的研究确定的。我们的研究表明，前脑特异性缺失阿尔茨海默病基因能够显著改变与神经精神疾病相关的基因。最重要的是，这些显著改变的基因大多与精神分裂症有关。综上所述，我们认为，阿尔茨海默病基因突变导致的突触功能障碍不仅可导致记忆丧失和认知损害，还可能引起神经精神症状。
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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