大山雀脑内糖皮质激素与盐皮质激素受体分布与丰度数据集
该数据集来自 search.dataone.org，围绕大山雀（Parus major）脑内糖皮质激素受体（GR）与盐皮质激素受体（MR）的分布与丰度
基本信息
资源简介
大山雀脑内糖皮质激素与盐皮质激素受体分布与丰度数据集
Distribution and abundance of glucocorticoid and mineralocorticoid receptors throughout the brain of the great tit Parus major
该数据集来自 search.dataone.org，围绕大山雀（Parus major）脑内糖皮质激素受体（GR）与盐皮质激素受体（MR）的分布与丰度。源站描述显示，研究通过原位杂交量化了一只雌性大山雀全脑 GR 与 MR mRNA 的表达，构建了覆盖 48 个脑区的分布图，这是该物种首份此类图谱，并显示受体分布广泛。数据可用于研究 HPA 轴负反馈调控、应激反应及行为与生理性状的神经整合机制（来源 DataONE，CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：糖皮质激素应激反应受下丘脑-垂体-肾上腺（HPA）轴调控，使个体能够通过表达相应受体的细胞中的转录效应来应对应激源。结合糖皮质激素的两种受体——盐皮质激素受体（MR）和糖皮质激素受体（GR）——存在于多种脊椎动物组织中，但其在脑中的表达尤为重要。神经受体模式有可能同时整合多种行为和生理特征，包括通过负反馈过程对糖皮质激素分泌的自我调节。在本研究中，我们量化了一只雌性大山雀（Parus major）全脑 GR 和 MR mRNA 的表达，构建了涵盖 48 个区域的分布图。该图谱是 P. major 的首份此类图谱，显示了广泛的
【主题与分类】
主题标签：glucocorticoid receptor、great tit、mineralocorticoid receptor、Parus major、In situ hybridization。本站分类：神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ad1da03c08698785c17a3e4acc3cf716545daed4c0cd9e8f2f5feb5f6ac72d4d4
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
糖皮质激素应激反应受下丘脑-垂体-肾上腺（HPA）轴调控，使个体能够通过在表达相应受体的细胞中产生转录效应来应对应激源。结合糖皮质激素的两种受体——盐皮质激素受体（MR）和糖皮质激素受体（GR）——存在于多种脊椎动物组织中，但其在大脑中的表达尤为重要。神经受体模式有可能同时整合多种行为和生理特征，包括通过负反馈过程对糖皮质激素分泌进行自我调节。在本研究中，我们量化了雌性大山雀（Parus major）全脑GR和MR mRNA的表达，绘制了涵盖48个区域的分布图。该图谱是P. major的首个此类图谱，显示两种受体类型呈广泛但并非无处不在的分布。在下丘脑室旁核中……
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
