Fox River PCB混合物发育暴露对幼鼠行为的调控
该数据集来自 Dryad,对应一项关于 Fox River Mixture(FRM)发育神经毒性的研究。FRM 模拟受 PCB 污染的 Fox River 鱼类中检出的同系物谱,研究在动物模型中评估发育期暴露对幼鼠行为的影响,涉及行为评估、社会交流、多氯联苯与甲状腺激素等主题

基本信息
资源简介
Fox River PCB混合物发育暴露对幼鼠行为的调控
Developmental exposure to the Fox River PCB mixture modulates behavior in juvenile mice
该数据集来自 Dryad,对应一项关于 Fox River Mixture(FRM)发育神经毒性的研究。FRM 模拟受 PCB 污染的 Fox River 鱼类中检出的同系物谱,研究在动物模型中评估发育期暴露对幼鼠行为的影响,涉及行为评估、社会交流、多氯联苯与甲状腺激素等主题。数据可用于神经发育障碍相关的行为表型分析,支持对 PCB 混合物暴露与行为改变之间关系的探索(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2024。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):发育期暴露于 PCBs 被认为与神经发育障碍(NDDs)的病因有关。鉴于 PCBs 持续存在于人类环境中且 NDDs 发病率不断上升,这一观察令人担忧。此前研究报道,发育期暴露于遗留商业 PCB 混合物(Aroclors)或 Aroclors 中存在的单一 PCB 同系物,可在动物模型中引起与 NDD 相关的行为表型。然而,当代人类样本中的 PCB 同系物谱与遗留 Aroclors 不同,这引出了与人类相关的 PCB 混合物是否同样干扰正常大脑发育的问题。为回答这一问题,我们评估了 Fox River Mixture(FRM)的发育神经毒性,该混合物旨在模拟受 PCB 污染的 Fox River 鱼类中检出的同系物谱,而这些鱼类构成主要蛋白质来源。
【主题与分类】
主题标签:developmental neurotoxicology、Behavior、Behavioral assessment、Social communication、Polychlorinated biphenyl、Thyroid hormones。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.2jm63xt0c
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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- OpenDataLab:
数据集大小约 42.8 KB。
数据说明
发育期暴露于PCBs与神经发育障碍(NDDs)的病因学有关。鉴于PCBs在人类环境中持续存在且NDDs发病率不断上升,这一观察结果令人担忧。既往研究报道,发育期暴露于传统商业PCB混合物(Aroclors)或Aroclors中存在的单一PCB同系物,可在动物模型中引起与NDD相关的行为表型。然而,当代人类样本中的PCB同系物谱与传统Aroclors不同,这引发了以下问题:与人类相关的PCB混合物是否同样干扰正常大脑发育。为解决这一问题,我们评估了Fox River混合物(FRM)的发育神经毒性,该混合物旨在模拟从受PCB污染的Fox River鱼类中鉴定出的同系物谱,而这些鱼类是周边社区饮食中的主要蛋白质来源。成年雌性C57BL/6 J小鼠母鼠(8-10周龄)在整个妊娠期和哺乳期通过饮食暴露于赋形剂(花生油)或FRM(0.1、1.0或6.0 mg/kg/d),并对其幼崽的神经发育结局进行评估。
在出生后第7天(P7)对超声发声(USVs)和一般发育指标进行了量化,而在P35评估了自发交替任务和三室社交接近/社交新奇任务中的表现。在幼鼠断奶时从母鼠采集的血清中以及P28和P35的幼鼠血清中,对三碘甲状腺原氨酸(T3)和甲状腺素(T4)进行了量化。发育期暴露于FRM并未改变P7时的幼鼠体重或体温,但在母体饮食中暴露于0.1或6.0 mg/kg/d FRM的窝仔中,USVs显著减少。FRM还损害了雄性和雌性幼鼠在社交新奇任务中的表现。与性别匹配的载体对照相比,在0.1和6.0 mg/kg/d剂量组的雄性和雌性幼鼠中观察到社交新奇性显著降低。FRM未改变perf
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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