模拟爆炸超压诱导离体脑片模型特异性星形胶质细胞损伤数据集

该数据集来自 Dryad,对应一项关于爆炸超压对脑组织影响的研究。研究采用离体脑片模型,利用聚合物分离式霍普金森压力杆(PSHPB)系统施加单次正压瞬变,模拟原发爆炸波中的超压成分,检验存活星形胶质细胞是否仅因超压传递而受损

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时间序列分类Hippocampusrodent modelBlast neurotraumareactive astrocytesGFAP
Data from: Simulated blast overpressure induces specific astrocyte injury in an ex vivo brain slice model

基本信息

模态
时间序列
大小
0.133305094 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

模拟爆炸超压诱导离体脑片模型特异性星形胶质细胞损伤数据集

Data from: Simulated blast overpressure induces specific astrocyte injury in an ex vivo brain slice model

该数据集来自 Dryad,对应一项关于爆炸超压对脑组织影响的研究。研究采用离体脑片模型,利用聚合物分离式霍普金森压力杆(PSHPB)系统施加单次正压瞬变,模拟原发爆炸波中的超压成分,检验存活星形胶质细胞是否仅因超压传递而受损。数据涉及海马、啮齿动物模型、爆炸神经创伤、反应性星形胶质细胞及 GFAP 等主题,可用于探索爆炸相关神经损伤机制与星形胶质细胞反应(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2018。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):暴露于爆炸性冲击可在当前诊断成像尺度无法检测到脑病理的情况下产生功能性衰弱。原发爆炸波的瞬态(毫秒级)超压成分被认为可能对大脑造成损伤。星形胶质细胞参与神经元代谢维持、血脑屏障、稳态环境调节以及组织重塑。通过直接物理力对星形胶质细胞造成的损伤有可能破坏神经元组织的局部和整体功能。使用离体脑片模型,我们检验了以下假设:脑片内可存活的星形胶质细胞仅因单次爆炸波(仅由超压组成)的通过就可能受损。一种聚合物分离式霍普金森压力杆(PSHPB)系统被改造以施加单次正压瞬变,其量级与可能发生的相当。

【主题与分类】

主题标签:Hippocampus、rodent model、Blast neurotrauma、reactive astrocytes、GFAP。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.t7f64

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

下载信息

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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。

数据集大小约 133.3 MB。

数据说明

暴露于爆炸冲击波可在当前诊断成像尺度下无法检测到脑部病理变化的情况下,导致功能性失能。原发性冲击波的瞬态(毫秒级)超压成分被认为可能对大脑造成损伤。星形胶质细胞参与神经元代谢维持、血脑屏障、稳态环境调节以及组织重塑。通过直接物理力对星形胶质细胞造成的损伤有可能破坏神经元组织的局部和整体功能。利用离体脑切片模型,我们检验了以下假设:切片内存活的星形胶质细胞仅因单一冲击波(仅由超压组成)的通过即可受到损伤。我们改造了一套聚合物分体式霍普金森压杆(PSHPB)系统,以施加单一正压瞬态,其量级与可能存在于头部内部的压力相当。容纳脑组织切片的定制测试腔采用了改进的设计元素,以减少液体空间并促进均匀平面波形的通过。

共聚焦显微镜、体视学和形态计量学对胶质纤维酸性蛋白(GFAP)免疫反应性的分析显示,在测试后4小时存活期内可识别出两种不同的星形胶质细胞损伤特征:(a) 推测为常规星形胶质细胞增生,表现为GFAP免疫荧光强度增强,而组织面积分数无显著变化;(b) 一种类似于树突断裂(clasmatodendrosis)的过程,即远端突起的自噬性降解,此前尚未与爆炸诱导的神经创伤相关联。对星形胶质细胞分支的分析揭示了早期、持续且进行性的差异,这些差异不同于切片孵育但未进行超压测试的影响。星形胶质细胞对超压瞬变的易损性表明其可能显著参与脑爆炸病理学及新出现的功能障碍。该测试平台能够分离超压损伤的生理

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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