fUSI数据集：3xTgAD阿尔茨海默病小鼠模型海马网络分钟与秒级功能障碍可被TSPO敲除预防
该数据集来自Zenodo，与JCBFM文章关联，研究3xTgAD阿尔茨海默病小鼠模型海马网络在分钟和秒级的功能障碍，以及TSPO敲除对其的预防作用
基本信息
资源简介
fUSI数据集：3xTgAD阿尔茨海默病小鼠模型海马网络分钟与秒级功能障碍可被TSPO敲除预防
该数据集与一篇发表于 JCBFM 的研究文章相关联，文章题为“Minute- and second-scale hippocampal network dysfunctions in the 3xTgAD mouse model of Alzheimer's disease are prevented by TSPO knockout”。数据集由 VIDAL, Benjamin、BADINA, Aurélien、TOURNIER, Benjamin 与 ZERBI, Valerio 共同完成，存放于 Zenodo 平台，发布时间为 2026 年，采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可。数据集围绕阿尔茨海默病小鼠模型的海马网络功能展开，涉及分钟级与秒级两种时间尺度的功能障碍观察，以及 TSPO 敲除对该功能障碍的预防作用。主题标签包括 fUSI 与 fUS，指向功能性超声成像相关技术。本站将其归类于神经系统疾病下的阿尔茨海默病方向。
【数据集背景】
该数据集所关联的研究聚焦于阿尔茨海默病（Alzheimer's disease）的动物模型。具体而言，研究使用 3xTgAD 小鼠模型，关注其海马网络在分钟和秒级时间尺度上出现的功能障碍。研究进一步探讨 TSPO 敲除是否能够预防这类网络功能障碍。数据集即产生于这一研究背景之下，用于支撑相关文章的发现。源站描述仅说明该数据集与上述 JCBFM 文章关联，并给出对应 DOI：10.1177/0271678X261454104。关于该研究更详细的立项背景、假设与实验设计动机，源站未提供。
【数据内容】
数据集的主题标签为 fUSI 与 fUS，表明其内容与功能性超声成像（functional ultrasound imaging）相关。结合研究标题可知，数据应涉及 3xTgAD 小鼠模型海马网络在分钟级和秒级尺度上的功能活动记录，以及 TSPO 敲除条件下的相应数据。然而，关于数据的具体模态、文件格式、样本量、记录区域、时间分辨率、通道数、分组信息、是否包含原始数据或处理后数据等细节，源站未提供。
【采集与来源】
数据集来源于 Zenodo，来源站标注为 doi.org。作者为 VIDAL, Benjamin、BADINA, Aurélien、TOURNIER, Benjamin 与 ZERBI, Valerio。发布时间为 2026 年。数据集与 JCBFM 文章直接关联，文章 DOI 为 10.1177/0271678X261454104。关于采集设备、采集参数、动物品系细节、麻醉或清醒状态、实验流程、数据预处理步骤等信息，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于与阿尔茨海默病动物模型海马网络功能相关的研究场景，尤其是涉及功能性超声成像、分钟与秒级时间尺度网络动态分析，以及 TSPO 敲除干预效果评估的方向。它可作为关联文章的补充数据，供同行参考或复用。关于更具体的适用分析类型、可支持的统计方法或可回答的科学问题，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明，包括但不限于数据加载方式、推荐软件、预处理流程、分析脚本或参数设置。使用者需自行参考关联文章及 Zenodo 页面以获取进一步信息。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量评估、缺失值情况、批次效应、样本代表性或技术局限性的说明。已知的限制性信息仅包括：数据与单一文章关联，主题集中于 3xTgAD 小鼠模型与 TSPO 敲除条件，采用 fUSI/fUS 技术。其他潜在限制，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可，允许在署名条件下使用、共享与改编。引用时应注明作者 VIDAL, Benjamin、BADINA, Aurélien、TOURNIER, Benjamin 与 ZERBI, Valerio，来源为 Zenodo，发布时间 2026 年，并关联 JCBFM 文章 DOI：10.1177/0271678X261454104。关于推荐的引用格式或数据集自身 DOI，源站未提供。
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.18849854
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 5.63 GB。
数据说明
该数据集与JCBFM文章《阿尔茨海默病3xTgAD小鼠模型中分钟级和秒级海马网络功能障碍可被TSPO敲除所预防》相关。DOI: 10.1177/0271678X261454104
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
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。
