数据:多巴胺通过 PLC 激活促进运动皮层可塑性与运动技能学习

该数据集来自 Dryad,与一项关于多巴胺调控运动皮层可塑性和运动技能学习的研究相关。研究关注腹侧被盖区多巴胺能神经元向运动皮层的投射,以及 D1、D2 受体通过 PLC 激活影响大鼠初级运动皮层突触长时程增强和新前肢伸取任务学习

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时间序列预测phospholipase Clong term potentiationMotor cortexSynaptic plasticityDopamine
Data from: Dopamine promotes motor cortex plasticity and motor skill learning via PLC activation

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

数据:多巴胺通过 PLC 激活促进运动皮层可塑性与运动技能学习

Data from: Dopamine promotes motor cortex plasticity and motor skill learning via PLC activation

该数据集来自 Dryad,与一项关于多巴胺调控运动皮层可塑性和运动技能学习的研究相关。研究关注腹侧被盖区多巴胺能神经元向运动皮层的投射,以及 D1、D2 受体通过 PLC 激活影响大鼠初级运动皮层突触长时程增强和新前肢伸取任务学习。数据可用于探索多巴胺信号、磷脂酶 C 与运动学习及突触可塑性之间的关系(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2016。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):腹侧被盖区的多巴胺能神经元是投射到运动皮层的主要中脑核团,在运动技能学习和运动皮层突触可塑性中发挥关键作用。多巴胺 D1 和 D2 受体拮抗剂在运动系统中产生平行效应:它们损害运动技能学习并减少长时程增强。传统上,D1 和 D2 受体通过不同的 G 蛋白以相反方向调节腺苷酸环化酶活性和环磷酸腺苷积累,并双向调节蛋白激酶 A(PKA),从而导致不同的生理和行为效应。在这里,我们表明 D1 和 D2 受体活动通过大鼠初级运动皮层中的磷脂酶 C(PLC)激活影响运动技能习得和长时程突触增强。在 PLC 抑制剂存在时,学习新的前肢伸取任务受到严重损害,而 PKA 抑制剂则不然。

【主题与分类】

主题标签:phospholipase C、long term potentiation、Motor cortex、Synaptic plasticity、Dopamine。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.mp5s3

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

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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

腹侧被盖区中的多巴胺能神经元是投射至运动皮层的主要中脑核团,在运动技能学习和运动皮层突触可塑性中发挥关键作用。多巴胺D1和D2受体拮抗剂在运动系统中产生平行效应:它们损害运动技能学习并降低长时程增强。传统上,D1和D2受体通过不同的G蛋白以相反方向调节腺苷酸环化酶活性和环磷酸腺苷积累,并双向调节蛋白激酶A(PKA),从而导致不同的生理和行为效应。本研究表明,在大鼠初级运动皮层中,D1和D2受体活性通过磷脂酶C(PLC)激活影响运动技能习得和长时程突触增强。在PLC抑制剂存在时,学习新的前肢伸取任务受到严重损害,而PKA抑制剂则无此效应。同样,运动皮层中的长时程增强——一种参与运动技能学习的机制——在PLC受到抑制时降低,但不受PKA抑制剂影响。

多巴胺拮抗剂引起的技能学习缺陷和突触可塑性降低,可通过同时给予PLC激动剂来预防。这些结果为细胞内PLC信号在运动技能学习及相关的皮层突触可塑性中的作用提供了证据,对D1和D2受体双向调节PKA的传统观点提出了挑战。这些发现揭示了多巴胺在运动皮层中的一种新颖且重要的作用,这可能成为未来选择性治疗干预的靶点,以支持由损伤和疾病导致的学习和运动恢复。

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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