全长dystrophin对Duchenne肌营养不良小鼠模型脑体积的影响

源站描述显示,研究采用高分辨率离体MRI,比较表达0%(mdx)、100%(BL10)或少量全长dystrophin(mdx-Xist∆hs)的小鼠模型,分析全脑体积、颅骨形态及单个脑结构体积差异

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医学影像回归Duchenne muscular dystrophyDystrophinImagingMouse modelsMRI
Influence of full-length dystrophin on brain volumes in mouse models of Duchenne muscular dystrophy

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

全长dystrophin对Duchenne肌营养不良小鼠模型脑体积的影响

Influence of full-length dystrophin on brain volumes in mouse models of Duchenne muscular dystrophy

该数据集来自search.dataone.org,主题为全长dystrophin对Duchenne肌营养不良(DMD)小鼠模型脑体积的影响。源站描述显示,研究采用高分辨率离体MRI,比较表达0%(mdx)、100%(BL10)或少量全长dystrophin(mdx-Xist∆hs)的小鼠模型,分析全脑体积、颅骨形态及单个脑结构体积差异。数据可用于探究dystrophin表达水平与脑形态学改变的关系,并支持与人类DMD脑影像观察结果的对照分析(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):Duchenne肌营养不良(DMD)除影响肌肉外还影响大脑,导致记忆和行为问题。dystrophin病对大体宏观改变的影响尚不清楚。为阐明dystrophin表达对脑形态的影响,我们使用高分辨率离体MRI,在表达0%(mdx)、100%(BL10)或少量全长dystrophin(mdx-Xist∆hs)的小鼠模型中进行了研究。虽然dystrophin缺失或低量未导致全脑体积和颅骨形态的显著差异,但我们发现单个脑结构的体积存在差异。所发现的结果与人类观察一致,即在同时缺乏全长dystrophin和较短亚型Dp140的患者中才发现全脑体积减小。

【主题与分类】

主题标签:Duchenne muscular dystrophy、Dystrophin、Imaging、Mouse models、MRI。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%3A707f5987a7b0dc030b1d49025413f96c729a4773a0aadb65f8ddcb08e45bdbf1

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A707f5987a7b0dc030b1d49025413f96c729a4773a0aadb65f8ddcb08e45bdbf1

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

杜氏肌营养不良症(DMD)除影响肌肉外,还累及大脑,导致记忆和行为问题。抗肌萎缩蛋白病对大体宏观改变的影响尚不清楚。为阐明抗肌萎缩蛋白表达对大脑形态的影响,我们采用高分辨率死后MRI,研究了表达0%(mdx)、100%(BL10)或少量全长抗肌萎缩蛋白(mdx-XistΔhs)的小鼠模型。虽然抗肌萎缩蛋白缺失或含量较低并未导致全脑体积和颅骨形态的显著差异,但我们发现了个别脑结构体积的差异。所获结果与人类观察结果一致,即在同时缺乏全长抗肌萎缩蛋白和较短亚型Dp140的患者中,才观察到全脑体积缩小。

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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