大鼠深部小脑核团活动复杂锋电位同步依赖性调制数据集

该数据集来自 Dryad,对应研究大鼠深部小脑核团(DCN)活动与浦肯野细胞(PC)复杂锋电位(CS)同步性关系的数据。研究在麻醉大鼠中同步记录 DCN 活动与 PC 阵列的 CS,利用互相关图识别对 DCN 细胞起突触前作用的 PC,并分析 CS 相关调制及突触前 PC 同步水平与反应幅度的关联

DryadDryad
dryad
浏览 8
文本Cerebellar nucleiPurkinje cellCerebellumolivocerebellar systemcomplex spike
Data from: Complex spike synchrony dependent modulation of rat deep cerebellar nuclear activity

基本信息

模态
文本
大小
0.003384907 GB
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

大鼠深部小脑核团活动复杂锋电位同步依赖性调制数据集

Data from: Complex spike synchrony dependent modulation of rat deep cerebellar nuclear activity

该数据集来自 Dryad,对应研究大鼠深部小脑核团(DCN)活动与浦肯野细胞(PC)复杂锋电位(CS)同步性关系的数据。研究在麻醉大鼠中同步记录 DCN 活动与 PC 阵列的 CS,利用互相关图识别对 DCN 细胞起突触前作用的 PC,并分析 CS 相关调制及突触前 PC 同步水平与反应幅度的关联。数据可用于探索小脑输出规则、PC 与 DCN 的功能连接及锋电位同步性分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2019。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):决定小脑输出的规则尚未完全清楚,但必然涉及浦肯野细胞(PC)活动,因为 PC 是深部小脑核团(DCN)细胞(构成小脑输出的大部分)的主要输入。本研究在麻醉大鼠中同步记录 DCN 活动与 PC 阵列的 CS,以考察 PC 复杂锋电位(CS)的影响。使用互相关图识别对记录的 DCN 细胞起突触前作用的 PC(突触前 PC)。此类 PC 位于头尾侧皮层条带内,并表现出同步的 CS 活动。CS 相关的 DCN 活动调制包括 CS 后短潜伏期抑制以及 CS 前后长潜伏期兴奋。CS 后反应的幅度与突触前 PC 间同步水平相关。时间精度通常要求小于或等于 10 ms。

【主题与分类】

主题标签:Cerebellar nuclei、Purkinje cell、Cerebellum、olivocerebellar system、complex spike。本站分类:神经系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.61pt552

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.61pt552

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    • 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 3.4 MB。

数据说明

决定小脑输出的规则尚未被完全理解,但必然涉及浦肯野细胞活动,因为浦肯野细胞是深部小脑核细胞的主要输入,而深部小脑核细胞构成了小脑输出的大部分。本研究在麻醉大鼠中,通过同步记录浦肯野细胞阵列的复杂锋电位与深部小脑核活动,探讨了浦肯野细胞复杂锋电位的影响。研究采用互相关图来识别对所记录深部小脑核细胞起突触前作用的浦肯野细胞。这些浦肯野细胞位于头尾方向的皮层条带内,并表现出同步的复杂锋电位活动。复杂锋电位相关的深部小脑核活动调制包括复杂锋电位后短潜伏期的抑制以及复杂锋电位前后的长潜伏期兴奋。复杂锋电位后反应的幅度与突触前浦肯野细胞之间的同步化水平相关。通常需要小于或等于10毫秒的时间精度,复杂锋电位才能达到最大效应。结果表明,复杂锋电位同步化是小脑输出的一个关键控制参数。编辑说明:本文已经过编辑流程,作者决定如何回应同行评审期间提出的问题。

审稿编辑的评估认为,所有问题均已得到解决(见决定函)。

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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