数据:糖皮质激素诱导杏仁核谷氨酸能与GABA能神经元失协调

该数据集来自 Dryad,对应 2017 年发表的研究,主题为糖皮质激素对小鼠杏仁核兴奋性与抑制性神经元协调性的影响。研究通过腹腔注射地塞米松一周或急性灌流脑片,结合全细胞膜片钳记录杏仁核神经元的放电与突触传递,发现慢性或急性地塞米松处理下调谷氨酸释放并上调 GABA 释放

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其他分类dexamethasoneAmygdalaGABANeuronsynapseGlutamate
Data from: Glucocorticoid induces incoordination between glutamatergic and GABAergic neurons in the amygdala

基本信息

模态
其他
大小
0.095871871 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

数据:糖皮质激素诱导杏仁核谷氨酸能与GABA能神经元失协调

Data from: Glucocorticoid induces incoordination between glutamatergic and GABAergic neurons in the amygdala

该数据集来自 Dryad,对应 2017 年发表的研究,主题为糖皮质激素对小鼠杏仁核兴奋性与抑制性神经元协调性的影响。研究通过腹腔注射地塞米松一周或急性灌流脑片,结合全细胞膜片钳记录杏仁核神经元的放电与突触传递,发现慢性或急性地塞米松处理下调谷氨酸释放并上调 GABA 释放。数据可用于神经科学领域分析应激激素对突触功能与神经环路平衡的作用(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2017。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:压力性生活会导致情绪障碍。慢性轻度应激可能是抑郁症的主要病因,而急性严重应激会导致焦虑。这些应激状态可能损害下丘脑-垂体-肾上腺轴,进而诱导突触功能障碍。然而,应激激素如何扰乱亚细胞区室以及兴奋性与抑制性神经元之间的相互作用仍不清楚,我们在小鼠杏仁核——一个与情绪状态相关的结构——中对此进行了研究。方法与结果:地塞米松通过腹腔注射每天一次连续给药一周,或急性灌流进入脑片。通过全细胞膜片钳记录脑片杏仁核神经元的神经元放电和突触传递。慢性或急性给予地塞米松下调谷氨酸释放并上调 GABA 释放

【主题与分类】

主题标签:dexamethasone、Amygdala、GABA、Neuron、synapse、Glutamate。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.k9q7h

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

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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.k9q7h

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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 95.9 MB。

数据说明

背景:压力性生活会导致情绪障碍。慢性轻度应激可能是抑郁症的主要病因,而急性重度应激则会导致焦虑。这些应激情况可能损害下丘脑-垂体-肾上腺轴,进而诱导突触功能障碍。然而,应激激素如何扰乱亚细胞区室以及兴奋性和抑制性神经元之间的相互作用仍不清楚,我们在小鼠杏仁核——一个与情绪状态相关的结构——中对此进行了研究。方法与结果:地塞米松通过腹腔注射每天一次连续给药一周,或急性灌流至脑切片中。通过全细胞膜片钳记录脑切片杏仁核神经元的神经尖峰和突触传递。长期或急性给予地塞米松下调谷氨酸释放,同时上调GABA释放和GABA能神经元放电。长期给予地塞米松还增强了GABA受体的反应性。

结论:糖皮质激素上调GABA能神经元并下调谷氨酸能神经元,损害了杏仁核中二者的平衡,从而导致应激期间的情绪障碍。

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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