对向认知-动机风格固有的皮质-纹状体动作控制
该数据集来自 search.dataone.org,围绕大鼠在跑步机上执行线索诱导转向与停止任务时的皮质-纹状体动作控制

基本信息
资源简介
对向认知-动机风格固有的皮质-纹状体动作控制
Cortico-striatal action control inherent of opponent cognitive-motivational styles
该数据集来自 search.dataone.org,围绕大鼠在跑步机上执行线索诱导转向与停止任务时的皮质-纹状体动作控制。研究使用谷氨酸传感微电极阵列测量背内侧纹状体(DMS)的谷氨酸瞬变,并通过化学遗传学抑制前边缘-DMS投射以确定其行为必要性与线索诱发谷氨酸瞬变的皮质-纹状体来源。同时比较偏好目标导向的目标追踪者(GTs)与线索驱动的线索追踪者(STs),以考察认知-动机偏向对皮质-纹状体控制的影响。数据可用于分析动作选择与抑制的神经机制及个体认知-动机差异(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):按线索行动或在红灯前停下,需要注意这些线索,以根据习得的线索相关动作规则选择动作序列或抑制动作。皮质-纹状体投射是大脑注意-运动接口的重要组成部分。研究使用谷氨酸传感微电极阵列测量雄性和雌性大鼠在跑步机上行走并执行线索诱导转向和停止时背内侧纹状体(DMS)中的谷氨酸瞬变。通过化学遗传学抑制前边缘-DMS投射,以确定其行为必要性以及线索诱发谷氨酸瞬变的皮质-纹状体来源。此外,我们研究了偏好目标导向(目标追踪者,GTs)与线索驱动注意(线索追踪者,STs)的大鼠,以确定此类认知-动机偏向对皮质-纹状体控制的影响。GTs执行了更多线索诱导转向,并且
【主题与分类】
主题标签:linear mixed effects modeling、Pavlovian Conditioned Approach、Amperometry、Dual-vector approach、DREADDs。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aa77217f54c0e11908bff34b59b4663cf5b5b7e66dedd542c8394e70b7b9a5317
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
根据提示启动行动或在红灯前停下,需要关注这些提示,以依据习得的提示关联行动规则来选择行动序列或抑制行动。皮质-纹状体投射是大脑注意-运动接口的重要组成部分。研究使用谷氨酸传感微电极阵列,测量了在跑步机上行走并执行提示转向和停止的雄性和雌性大鼠背内侧纹状体(DMS)中的谷氨酸瞬变。通过化学遗传学抑制前边缘皮层-DMS投射,以确定其行为必要性以及提示诱发的谷氨酸瞬变的皮质-纹状体来源。此外,我们研究了表现出偏好目标导向(目标追踪者,GTs)与提示驱动注意(标志追踪者,STs)的大鼠,以确定这种认知-动机偏向对皮质-纹状体控制的影响。与STs相比,GTs执行了更多提示转向,并且启动此类转向更慢。在转向期间,而非错过转向或提示停止期间,提示诱发的……受试者与行为训练:雄性和雌性大鼠接受提示触发转向任务(CTTT)训练,以评估提示转向和停止表现。
大鼠通过巴甫洛夫条件反射方法(PCA)筛查被分类为目标追踪者(GTs)或信号追踪者(STs)。从CTTT实验视频的离线评分中提取了线索转向次数、遗漏转向次数、线索停止次数和错误转向次数。对于基线CTTT表现的分析,由于大鼠在用于该分析的4次实验中产生的线索转向次数存在差异,因此对个体转向起始和完成时间在各测试实验间进行了平均。化学遗传学操作:在大鼠进行CTTT习得之前,对其进行了颅内输注Cre依赖性设计药物专属激活设计受体(DREADD)和逆行转运的Cre表达质粒,以抑制前额皮质向背内侧纹状体(DMS)的投射。随后进行了第二次手术以植入微电
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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