数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A2568496d21694a39b38c09e2d2b4e9ea09485779c20eb62c2dd6edb67f7ef08f

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。

数据说明

在早期发育阶段，主动睡眠是主要的睡眠状态，随后被安静睡眠所取代。在大鼠中，安静睡眠的发育性增加伴随着出生后第12天（P12）左右皮层δ节律（0.5-4 Hz）的突然出现。我们试图通过评估面旁区（PZ）活动的发育变化来解释皮层δ节律的出现，PZ是成人中被认为调节安静睡眠的延髓结构。我们在P10和P12大鼠中记录了PZ的活动，并预测在富含δ节律的皮层活动期间，神经活动会随年龄增长而增加。然而，在安静睡眠期间，我们发现了一种依赖于睡眠的节律性放电活动——其间伴有完全静默的时期——与局部δ节律相位锁定。此外，PZ与皮层δ节律在P12时具有相干性，但在P10时则没有。

PZ delta也与呼吸相位锁定，提示PZ活动受腹侧延髓呼吸起搏器的睡眠依赖性调制……这些文件包含重现手稿中主要图表和分析所需的全部数据，包括：电生理尖峰和LFP数据、呼吸数据以及行为状态。电生理数据使用NeuroNexus电极从TDT神经数据采集系统采集。简言之，为分析PZ和皮层的LFP，原始神经活动被降采样至约1000 Hz，使用0.005秒移动高斯核平滑，并转换为二进制文件。对于PZ中的单元活动，原始神经活动经过带通滤波（300-5000 Hz）并转换为二进制文件。推定单元通过Kilosort提取的模板获取，并使用Phy2进行可视化和确认。波形和波形自相关用于识别单单元和多单元。分选后的单元、LFP、运动数据和呼吸波形被导入Spike2（Cambridge Electronic Design，Cambridge，UK）或MATLAB进行分析。

巧合发展与SY

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。