论文数据:与年龄相关认知衰退相关的预测性血液生物标志物和脑变化
该数据集来自 datashare.ed.ac.uk,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,对应论文研究血浆 p-tau181、amyloid-β、neurofilament light 和 GFAP 等生物标志物对年龄相关认知衰退的预测价值

基本信息
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论文数据:与年龄相关认知衰退相关的预测性血液生物标志物和脑变化
该数据集来自 datashare.ed.ac.uk,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,对应论文研究血浆 p-tau181、amyloid-β、neurofilament light 和 GFAP 等生物标志物对年龄相关认知衰退的预测价值。研究基于 Lothian Birth Cohorts 1936 研究中 195 名参与者,评估 72 至 82 岁间的认知变化,并检查颞叶皮层死后脑样本中 p-tau181 的分布。数据可用于探索血液生物标志物与认知老化、突触和韧性相关的脑变化之间的关系(来源 datashare.ed.ac.uk)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):越来越多的证据支持使用血浆中苏氨酸181位点磷酸化的tau(p-tau181)、amyloid-β、neurofilament light chain和glial fibrillary acidic protein(GFAP)水平作为阿尔茨海默病的有前景的生物标志物。虽然这些血液生物标志物在区分阿尔茨海默病患者与健康对照者方面很有前景,但它们对未患痴呆的年龄相关认知衰退的预测有效性仍不清楚。此外,虽然p-tau181是一个有前景的生物标志物,但tau的这种磷酸化表位在脑内的分布尚不清楚。在此,我们在Lothian Birth Cohorts 1936认知老化研究的195名参与者中,测试了血浆p-tau181、amyloid-β、neurofilament light和GFAP水平是否能预测72至82岁之间的认知衰退。我们进一步检查了来自颞叶皮层的死后脑样本,以确定p-tau181在
【主题与分类】
主题标签:Ageing、resilience、synapse、tau、biomarker。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://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/4828
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- OpenDataLab:
数据说明
越来越多的证据支持将血浆中苏氨酸181位点磷酸化的tau蛋白(p-tau181)、β-淀粉样蛋白、神经丝轻链和胶质纤维酸性蛋白(GFAP)水平作为阿尔茨海默病有前景的生物标志物。尽管这些血液生物标志物在区分阿尔茨海默病患者与健康对照者方面具有前景,但其对无痴呆的年龄相关认知衰退的预测效度仍不明确。此外,尽管p-tau181是一种有前景的生物标志物,但tau蛋白这一磷酸化表位在脑内的分布尚不清楚。在此,我们在洛锡安出生队列1936认知老化研究的195名参与者中,检验了血浆p-tau181、β-淀粉样蛋白、神经丝轻链和GFAP水平是否能预测72岁至82岁之间的认知衰退。我们进一步检查了颞叶皮层的死后脑样本,以确定p-tau181在脑内的分布。
几种形式的p-tau已被证明在阿尔茨海默病中促进突触退化,而突触退化与该型痴呆的认知衰退密切相关,但迄今为止,尚无研究探讨在阿尔茨海默病或健康衰老大脑的突触中是否存在p-tau181。此前也不清楚p-tau181是否在斑块周围的营养不良性神经突中积聚,这可能因营养不良性结构中膜完整性的受损而导致tau向周围泄漏。研究采用蛋白质印迹法检测脑匀浆和生化富集的突触组分,以比较各组间p-tau181水平(每组n = 10-12),并使用阵列断层扫描技术检测p-tau181在突触和星形胶质细胞中的定位(每组n = 6-15),同时采用标准免疫荧光法检测p-tau181在伴有胶质增生的斑块相关营养不良性神经突中的定位(每组n=8-9)。基线血浆p-tau181、神经丝轻链和GFAP升高预示衰老过程中总体认知衰退更为迅速。此外,进一
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




