数据：体内小脑核神经元的全细胞特性

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源站：https://doi.org/10.5061/dryad.31dj3

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数据集大小约 2.79 GB。

数据说明

小脑核神经元整合感觉运动信息，构成小脑的最终输出，投射至前运动脑干靶区。这意味着，与皮层区域中特化的神经元和中间神经元不同，小脑核内的神经元编码并整合复杂信息，这很可能反映在单个神经元内在膜特性和整合能力的巨大变异上。然而，这种特性上的巨大变异是否体现为小脑核神经元中具有明确或模糊细胞类型的异质性生理细胞群体，仍有待确定。事实上，小脑核神经元的细胞电生理特性已在年轻啮齿动物的离体实验中被鉴定，但这些特性是否与成年活体状态相似尚未得到证实。在这项综合性研究中，我们呈现并比较了144个小脑核神经元在成年氯胺酮-赛拉嗪麻醉小鼠中的在体特性。我们发现了规律放电（N=88）和自发性簇状放电（N=56）的神经元。

膜电阻、膜电容、锋电位半宽和放电频率均呈连续变化，范围分别为9.63至3352.1 MΩ、6.7至772.57 pF、0.178至1.98 ms和0至176.6 Hz。同时，其中若干参数彼此相关。膜电容随膜电阻降低而减小（R2=0.12，P<0.001），反弹性放电的强度随膜电阻增加而增强（100 ms时程时R2=0.1503，P=0.0011），膜电阻随膜时间常数减小而降低（R2=0.045，P=0.031），并随锋电位半宽增加而升高（R2=0.023，P<0.001），而膜电容随放电频率增加而增大（R2=0.29，P<0.001）。然而，仅通过对神经元内在放电特性和/或激活其浦肯野细胞输入后的整合特性进行k聚类，无法识别出神经元亚型类别。相反，利用全细胞

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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