TAK-071对食蟹猴东莨菪碱诱导qEEG功率谱变化影响的数据
该数据集来自 Dryad,收录了 TAK-071(一种毒蕈碱 M1 受体正向别构调节剂)在食蟹猴中减轻东莨菪碱诱导的定量脑电图(qEEG)功率谱变化的研究数据

基本信息
资源简介
TAK-071对食蟹猴东莨菪碱诱导qEEG功率谱变化影响的数据
Data from: TAK-071, a muscarinic M1 receptor positive allosteric modulator, attenuates scopolamine-induced quantitative electroencephalogram power spectral changes in cynomolgus monkeys
该数据集来自 Dryad,收录了 TAK-071(一种毒蕈碱 M1 受体正向别构调节剂)在食蟹猴中减轻东莨菪碱诱导的定量脑电图(qEEG)功率谱变化的研究数据。研究以 qEEG 功率频带作为非侵入性转化生物标志物,考察在有无东莨菪碱挑战条件下 TAK-071 的作用。数据可用于探索胆碱能功能障碍相关认知缺陷的干预效果,涉及阿尔茨海默病、路易体痴呆和精神分裂症等方向(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2019。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):激活毒蕈碱 M1 受体是改善阿尔茨海默病、路易体痴呆和精神分裂症中与胆碱能功能障碍相关的认知缺陷的一种有前景的方法。TAK-071 是一种 M1 选择性正向别构调节剂,可改善东莨菪碱(一种非选择性毒蕈碱受体拮抗剂)诱导的大鼠认知缺陷,且对胃肠功能的副作用减少。在本研究中,我们探索了在有无东莨菪碱挑战条件下定量脑电图(qEEG)功率频带的变化,作为 TAK-071 在食蟹猴中效果的非侵入性转化生物标志物。据报道,东莨菪碱可增加健康志愿者的 theta 和 delta 功率频带并降低 alpha 功率频带。与临床观察一致,东莨菪碱(25‒100 μg/kg,皮下给药 [s.c.])增加了 theta 和
【主题与分类】
主题标签:Cholinergics、Oral administration、Monkeys、Electroencephalography、Alzheimer's disease、Cognitive impairment。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.qp313np
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据集大小约 417.9 KB。
数据说明
激活毒蕈碱M1受体是改善阿尔茨海默病、路易体痴呆和精神分裂症中与胆碱能功能障碍相关的认知缺陷的一种有前景的方法。TAK-071是一种M1选择性正变构调节剂,可改善由东莨菪碱(一种非选择性毒蕈碱受体拮抗剂)诱导的认知缺陷,且在大鼠中对胃肠功能的副作用减少。在本研究中,我们探索了在有无东莨菪碱挑战的情况下定量脑电图(qEEG)功率频带的变化,作为TAK-071在食蟹猴中效果的非侵入性转化生物标志物。据报道,东莨菪碱在健康志愿者中增加theta和delta功率频带并降低alpha功率频带。与临床观察一致,东莨菪碱(25‒100 μg/kg,皮下给药[s.c.])以剂量依赖性方式增加食蟹猴的theta和delta功率频带,而对alpha功率频带具有相反效应。
采用乙酰胆碱酯酶抑制剂多奈哌齐和毒蕈碱M1/M4受体激动剂占诺美林作为拟胆碱能药物对照,考察了TAK-071对东莨菪碱(25 μg/kg,皮下注射)所致qEEG频谱变化的影响。TAK-071(0.3‒3 mg/kg,口服给药[p.o.])、多奈哌齐(3 mg/kg,p.o.)和占诺美林(1 mg/kg,皮下注射)均抑制了东莨菪碱引起的α、θ和δ功率带增加。这些结果提示,特定qEEG功率带的变化,尤其是在东莨菪碱激发背景下θ和δ功率带的变化,可作为转化生物标志物用于临床研究中TAK-071的评价。
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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