TgF344-AD大鼠下丘脑淀粉样蛋白水平与早期性别依赖性能量稳态改变相关

该数据集来自Mendeley Data,伴随2026年一篇关于TgF344-AD大鼠的研究文章。数据包含雄性和雌性TgF344-AD大鼠的生前与死后测量结果,涉及下丘脑可溶性淀粉样蛋白β40和42的检测,以及外周代谢指标的性别依赖性损伤

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蛋白质回归HypothalamusWestern BlotAlzheimer's DiseaseELISA SandwichBody Temperature FindingBody Fat MassBlood GlucoseHigh-Fat Diet
Hypothalamic amyloid levels are associated with early sex-dependent alterations in energy homeostasis in TgF344-AD rats

基本信息

模态
蛋白质
大小
0.000213611 GB
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

TgF344-AD大鼠下丘脑淀粉样蛋白水平与早期性别依赖性能量稳态改变相关

Hypothalamic amyloid levels are associated with early sex-dependent alterations in energy homeostasis in TgF344-AD rats

该数据集来自Mendeley Data,伴随2026年一篇关于TgF344-AD大鼠的研究文章。数据包含雄性和雌性TgF344-AD大鼠的生前与死后测量结果,涉及下丘脑可溶性淀粉样蛋白β40和42的检测,以及外周代谢指标的性别依赖性损伤。研究发现淀粉样蛋白β42与雄性和雌性大鼠中不同的受损指标呈正相关,提示下丘脑中的阿尔茨海默病病理可能以性别依赖方式诱导或促进外周代谢损伤,进而加剧AD病理。数据可用于探索AD神经病理与外周代谢障碍之间的双向关系(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):伴随2026年文章的数据集:Hypothalamic amyloid levels are associated with early sex-dependent alterations in energy homeostasis in TgF344-AD rats。我们假设外周代谢损伤与阿尔茨海默病神经病理之间存在双向关系。该数据集包含来自雄性和雌性Tgf344-AD大鼠的生前和死后测量结果。我们在TgF344-AD大鼠的下丘脑中检测到可溶性淀粉样蛋白β40和42,同时发现外周代谢指标存在性别依赖性损伤。淀粉样蛋白β42与雄性与雌性TgF344-AD大鼠中不同的受损指标呈正相关。这些发现表明,下丘脑中的阿尔茨海默病病理可能以性别依赖的方式诱导或促进外周代谢损伤,进而加剧AD病理。readme文本文件包含关于e的显著信息

【主题与分类】

主题标签:Hypothalamus、Western Blot、Alzheimer's Disease、ELISA Sandwich、Body Temperature Finding、Body Fat Mass、Blood Glucose、High-Fat Diet。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://data.mendeley.com/datasets/rthpp2ktb7

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    • 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。

数据集大小约 213.6 KB。

数据说明

伴随2026年文章的数据集:下丘脑淀粉样蛋白水平与TgF344-AD大鼠能量稳态中早期性别依赖性改变相关。我们假设外周代谢损伤与阿尔茨海默病神经病理学之间存在双向关系。该数据集包括来自雄性和雌性Tgf344-AD大鼠的生前和死后测量数据。我们在TgF344-AD大鼠的下丘脑检测到可溶性淀粉样蛋白β40和42,同时发现外周代谢指标存在性别依赖性损伤。在雄性与雌性TgF344-AD大鼠中,淀粉样蛋白β42分别与不同的受损指标呈正相关。这些发现表明,下丘脑中的阿尔茨海默病病理可能以性别依赖的方式诱导或促成外周代谢损伤,进而加剧AD病理。readme文本文件包含有关实验设计和所进行测量的重要信息。

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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