弥漫性脑损伤老龄野生型小鼠与老龄3xTg-AD阿尔茨海默病模型小鼠的睡眠、炎症与认知行为数据集
该数据集来自search.dataone.org,聚焦神经系统疾病中的阿尔茨海默病,涵盖弥漫性脑损伤老龄野生型小鼠与老龄3xTg-AD阿尔茨海默病模型小鼠的睡眠、炎症与认知行为相关数据

基本信息
资源简介
弥漫性脑损伤老龄野生型小鼠与老龄3xTg-AD阿尔茨海默病模型小鼠的睡眠、炎症与认知行为数据集
Sleep, inflammation, and cognitive behavior of aged wild-type mice subjected to diffuse brain injury and aged 3xTg-AD mice as a model of Alzheimerâs disease
该数据集来自search.dataone.org,聚焦神经系统疾病中的阿尔茨海默病,涵盖弥漫性脑损伤老龄野生型小鼠与老龄3xTg-AD阿尔茨海默病模型小鼠的睡眠、炎症与认知行为相关数据。源站描述涉及创伤性脑损伤后性别差异反应、外周与中枢炎症、睡眠调节细胞因子及免疫细胞群体等指标,并采用混合效应回归模型分析。数据可用于探究脑损伤后炎症与睡眠变化的性别差异机制,以及阿尔茨海默病模型中的相关病理表现(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):识别创伤性脑损伤(TBI)后性别间的差异反应有助于阐明疾病病理机制。TBI病理生理中的外周和中枢炎症可增加雄性啮齿动物的睡眠,但这一现象在雌性中尚未被检验。我们假设弥漫性TBI对雄性的炎症和睡眠增加作用大于雌性。在C57BL/6J小鼠中诱导弥漫性TBI,并采集系列血样(基线、伤后1、5、7天[DPI])以量化外周免疫细胞群体和睡眠调节细胞因子。在7DPI采集脑和脾,分别量化中枢和外周免疫细胞。数据分析采用混合效应回归模型。雌性TBI小鼠在1和5DPI的IL-6水平比雄性TBI小鼠高77%–124%,而IL-1β和TNF-α水平在两者间相似。
【主题与分类】
主题标签:concussion、Traumatic Brain injury、Alzheimerâs disease、aged、monocytes、mouse model、cytokines。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://search.dataone.org/view/sha256%3Ad535e981381f674b90960b8678363b6cb5ae9b394e7d437f5485bef3175c6dae
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
识别创伤性脑损伤(TBI)后雌雄两性之间的差异性反应,有助于阐明疾病病理背后的机制。TBI病理生理过程中的外周和中枢炎症可增加雄性啮齿动物的睡眠,但这一现象在雌性中尚未得到验证。我们假设弥漫性TBI对雄性的炎症和睡眠增加作用大于雌性。在C57BL/6J小鼠中诱导弥漫性TBI,并采集系列血液样本(基线、伤后1、5、7天[DPI])以定量外周免疫细胞群和睡眠调节细胞因子。于7DPI采集脑和脾脏,分别定量中枢和外周免疫细胞。采用混合效应回归模型进行数据分析。雌性TBI小鼠在1和5DPI时的IL-6水平比雄性TBI小鼠高77%–124%,而IL-1β和TNF-α水平在各时间点两性间相似。尽管血液测量的Ly6Chigh单核细胞存在基线性别差异(雌性比雄性多40%),但TBI使TBI小鼠在1DPI时的单核细胞减少了67%。
雄性TBI小鼠在1 DPI和5 DPI时血液中测得的Ly6G+中性粒细胞分别比雌性TBI小鼠多31%–33%,在7 DPI时脾脏中测得的Ly6G+中性粒细胞多31%。与假手术组相比,TBI使两性在第一个光照周期和黑暗周期中的睡眠均增加。雄性TBI小鼠比雌性TBI小鼠睡眠多11%–17%,具体取决于周期。因此,性别与TBI的交互作用可能改变外周炎症特征和睡眠模式,这可能解释疾病进展中基于性别的差异。
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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