线粒体碳酸酐酶-VB抑制挽救阿尔茨海默病模型中的脑内皮应激与记忆

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.k0p2ngfnc

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据集大小约 56.5 MB。

数据说明

阿尔茨海默病（AD）是一种毁灭性的神经退行性疾病，目前尚无有效治愈方法，其特征是聚集的淀粉样蛋白-β（Aβ）和过度磷酸化的tau蛋白在脑实质和血管中积累。脑血管和线粒体功能障碍是AD进展中的早期因果事件。既往研究支持抑制碳酸酐酶（CA）可能预防AD模型中的线粒体和脑血管功能障碍。在此，我们通过药理学和遗传学手段，在人脑微血管内皮细胞（hCMEC）中选择性靶向线粒体CA同工酶CA-VB，并证实了CA-V抑制剂在AD小鼠中的保护作用。CA-V抑制和CA-VB敲除可防止Aβ诱导的线粒体介导的内皮细胞凋亡、屏障阻力丧失以及hCMEC炎症激活。引人注目的是，CA-V抑制还减轻了3xTg AD小鼠大脑中的caspase激活和内皮细胞激活，从而保留了记忆功能。我们的结果表明，选择性CA-V抑制是针对AD介导的脑血管病理、神经炎症和认知障碍的一种有效且有前景的策略。

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。