6月龄TgF344-AD大鼠线性轨道LFP记录数据集

该数据集包含6月龄转基因TgF344-AD大鼠在线性轨道运动期间海马体和前额叶皮层的局部场电位(LFP)记录。TgF344-AD大鼠模型表现出类似阿尔茨海默病的病理特征,因此该数据集可用于研究神经退行性变背景下的空间导航和认知功能的神经相关性

NEMAR (Neuroelectromagnetic Data Archive and Tools Resource)NEMAR (Neuroelectromagnetic Data Archive and Tools Resource)
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时间序列分类local field potentialLFPintracranial EEGiEEGhippocampusprefrontal cortexAlzheimer's diseaseneurodegenerationspatial navigationTgF344-AD ratselectrophysiologyintracranial recording
LFP during linear track in 6-month old TgF344-AD rats

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-07
版本
1.0.0

资源简介

6月龄TgF344-AD大鼠线性轨道LFP记录数据集

LFP during linear track in 6-month old TgF344-AD rats

该数据集包含6月龄转基因TgF344-AD大鼠在线性轨道运动期间海马体和前额叶皮层的局部场电位(LFP)记录。TgF344-AD大鼠模型表现出类似阿尔茨海默病的病理特征,因此该数据集可用于研究神经退行性变背景下的空间导航和认知功能的神经相关性。数据由NEMAR归档,发布时间为2026年,主题涵盖LFP、颅内EEG、海马体、前额叶皮层、阿尔茨海默病、神经退行性变、空间导航及电生理学等(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【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):该数据集包含6月龄转基因TgF344-AD大鼠在线性轨道运动期间海马体和前额叶皮层的局部场电位(LFP)记录。TgF344-AD大鼠模型表现出类似阿尔茨海默病的病理特征,使该数据集对于研究神经退行性变背景下的空间导航和认知功能的神经相关性具有价值。

【主题与分类】

主题标签:local field potential、LFP、intracranial EEG、iEEG、hippocampus、prefrontal cortex、Alzheimer's disease、neurodegeneration、spatial navigation、TgF344-AD rats。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://nemar.org/dataset/on004598?v=v1.0.0

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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    • 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。

数据说明

该数据集包含6个月大的转基因TgF344-AD大鼠在直线轨道运动期间海马和前额叶皮层的局部场电位(LFP)记录。TgF344-AD大鼠模型表现出类似阿尔茨海默病的病理特征,使得该数据集对于研究神经退行性变背景下空间导航和认知功能的神经关联具有重要价值。

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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