Fo-Shou-San抑制神经炎症与细胞焦亡改善血管性痴呆大鼠认知功能数据集

该数据集来自 data.mendeley.com,对应研究 Fo-Shou-San(FSS)抑制神经炎症与细胞焦亡改善血管性痴呆大鼠认知功能

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2024-02-12 更新
浏览 4
基因组分类血管性痴呆Fo-Shou-San神经炎症细胞焦亡认知功能大鼠模型海马神经元损伤
Inhibition of neuroinflammation and pyroptosis by Fo-Shou-San enhances cognitive function in rats with vascular dementia

基本信息

模态
基因组
大小
0.061979425 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2024-02-12
版本
v1

资源简介

Fo-Shou-San抑制神经炎症与细胞焦亡改善血管性痴呆大鼠认知功能数据集

Inhibition of neuroinflammation and pyroptosis by Fo-Shou-San enhances cognitive function in rats with vascular dementia

该数据集来自 data.mendeley.com,对应研究 Fo-Shou-San(FSS)抑制神经炎症与细胞焦亡改善血管性痴呆大鼠认知功能。数据以单个压缩包形式提供,包含 FSS 相关实验数据。研究采用双侧椎动脉结扎(2-VO)法建立 VaD 大鼠模型,通过行为学实验评估认知改善,并用 Nissl 染色与 HE 染色观察海马区神经元损伤,同时检测炎症细胞因子基因表达与小胶质细胞活化。该数据可用于神经炎症、细胞焦亡与血管性痴呆机制研究(来源 Mendeley Data)。

【数据集背景】

源站首次发布:2024-02-12。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:Fo-Shou-San(FSS)是一种著名的中药复方,用于治疗妇科和脑血管疾病。然而,其治疗血管性痴呆(VaD)的具体分子机制仍不清楚。目的:我们的目的是通过抑制体内和体外炎症反应及细胞焦亡,阐明 FSS 抗血管性痴呆的机制作用。材料和方法:我们采用双侧椎动脉结扎(2-VO)法建立 VaD 大鼠模型,并评估 FSS 的治疗效果。通过行为学实验评估 FSS 治疗后 VaD 大鼠的认知改善。使用 Nissl 染色和苏木精-伊红(HE)染色观察海马区神经元损伤。炎症细胞因子基因表达和小胶质细胞活化的表达

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 61.98 MB。数据集 DOI:10.17632/5p69g6d9x3.1。

【主题与分类】

主题标签:血管性痴呆、Fo-Shou-San、神经炎症、细胞焦亡、认知功能、大鼠模型、海马神经元损伤。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/5p69g6d9x3

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/5p69g6d9x3

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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。

数据集大小约 62.0 MB。

数据说明

薛罗(2024)。佛手散抑制神经炎症和细胞焦亡,增强血管性痴呆大鼠的认知功能[数据集]。http://doi.org/10.17632/5p69g6d9x3.1

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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