阿尔茨海默病患者脑内突触线粒体的区域特异性耗竭 - TEM 数据

数据基于透射电子显微镜(TEM)观察 8 例 AD 和 9 例对照病例的两个皮层区域(BA41/42 和 BA46)中的突触与突触线粒体,共观察 3000 个突触

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医学影像图像分割Alzheimer's diseasesynapsemitochondria
Region-specific depletion of synaptic mitochondria in the brains of patients with Alzheimer's disease - TEM data

基本信息

模态
医学影像
任务类型
图像分割
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

阿尔茨海默病患者脑内突触线粒体的区域特异性耗竭 - TEM 数据

该数据集来自 datashare.ed.ac.uk,属于神经系统疾病 / 阿尔茨海默病分类,主题标签为 Alzheimer's disease、synapse、mitochondria。数据基于透射电子显微镜(TEM)观察 8 例 AD 和 9 例对照病例的两个皮层区域(BA41/42 和 BA46)中的突触与突触线粒体,共观察 3000 个突触。可用于研究 AD 脑内突触线粒体的区域特异性变化,以及突触退变与认知下降之间的关系(来源 datashare.ed.ac.uk)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在阿尔茨海默病(AD)中观察到的所有神经病理学变化里,突触丢失与认知下降的相关性最强。AD 中突触退变的确切机制仍不清楚,尽管有力证据表明淀粉样蛋白 beta 和 tau 的病理形式均会导致突触功能障碍和丢失。突触线粒体在 AD 突触退变中可能发挥重要作用。许多模型系统研究表明,淀粉样蛋白 beta 和 tau 均会损害线粒体功能并损害线粒体向突触的运输。迄今为止,对于人类 AD 脑内突触线粒体是否受到影响所知甚少。在此,我们使用透射电子显微镜(TEM)检查了来自 8 例 AD 和 9 例对照病例的两个皮层区域(BA41/42 和 BA46)中的突触和突触线粒体。在本研究中,我们观察了 3000 个突触和

【主题与分类】

主题标签:Alzheimer's disease、synapse、mitochondria。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://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/3159

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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。

数据说明

在阿尔茨海默病(AD)中观察到的所有神经病理学变化里,突触的丢失与认知衰退的相关性最强。AD中突触退化的确切机制尚不清楚,尽管强有力的证据表明,淀粉样蛋白β和tau的病理形式均会导致突触功能障碍和丢失。突触线粒体在AD的突触退化中可能扮演重要角色。模型系统中的许多研究表明,淀粉样蛋白β和tau都会损害线粒体功能,并妨碍线粒体向突触的运输。迄今为止,关于人类AD大脑中突触线粒体是否受到影响,所知甚少。在此,我们采用透射电子显微镜(TEM)检查了8例AD和9例对照病例的两个皮层区域(BA41/42和BA46)中的突触和突触线粒体。在本研究中,我们观察了3000个突触,并发现与对照组相比,AD病例的突触线粒体存在区域特异性差异。在BA41/42区,我们观察到AD中含有多个线粒体轮廓的突触前终末比例减少了四倍。

我们还观察到超微结构变化,包括线粒体形态异常、突触内多囊体出现,以及AD中斑块附近突触对合长度减少。综合我们的数据,显示了AD中突触线粒体区域特异性变化,并支持AD中线粒体向突触前终末的运输可能受损的观点。本数据集包含了分析中使用的所有原始透射电子显微镜图像。

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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