真兽类胎儿神经发生期脑生长速率微小变异

该数据集围绕真兽类胎儿神经发生期脑生长速率是否存在物种差异这一核心问题,测量了10种真兽类哺乳动物、2种有袋类和2种鸟类的指数型脑生长加速度

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其他回归Melopsittacus undulatusCallithrix jacchusencephalizationMonodelphis domesticaMacaca mulattaHomo SapiensBos taurusCavia porcellusSus scrofaRattus rattusMus musculusOryctolagus cuniculus
Minimal variation in eutherian brain growth rates during fetal neurogenesis

基本信息

模态
其他
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创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

真兽类胎儿神经发生期脑生长速率微小变异

Minimal variation in eutherian brain growth rates during fetal neurogenesis

该数据集围绕真兽类胎儿神经发生期脑生长速率是否存在物种差异这一核心问题,测量了10种真兽类哺乳动物、2种有袋类和2种鸟类的指数型脑生长加速度。结果显示,真兽类脑加速度相对身体和内脏器官生长变异极小,且与其他器官相关生长模式独立,与代谢率或胎盘侵入性等生理约束无关;两种鸟类的脑生长速率与真兽类变异范围重叠,而有袋类脑生长异常缓慢。数据可用于比较进化生物学、脑发育异速生长及生理约束假说的检验研究(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):脑发育进化的一个核心问题是,物种在胎儿神经发生期的脑生长速率是否存在差异。对新生儿数据的研究已发现,根据相对代谢率和胎盘侵入性等生理变量,脑生长速率差异存在异速生长证据,但这些发现尚未直接针对胎儿数据进行检验。在此,我们测量了10种真兽类哺乳动物、2种有袋类和2种鸟类的指数型脑生长加速度。真兽类脑加速度相对于身体和内脏器官生长表现出极小变异,与其他器官的相关生长模式独立变化,并且与代谢率或胎盘侵入性等所提出的生理约束无关。两种鸟类的脑生长速率与真兽类变异范围重叠,而有袋类脑生长异常缓慢。Pe

【主题与分类】

主题标签:Melopsittacus undulatus、Callithrix jacchus、encephalization、Monodelphis domestica、Macaca mulatta、Homo Sapiens、Bos taurus、Cavia porcellus、Sus scrofa、Rattus rattus。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%3A5f625cbda05b007a0b8f5cfddef4d9fc438b9ba3612df3e3edae3868caa50f44

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A5f625cbda05b007a0b8f5cfddef4d9fc438b9ba3612df3e3edae3868caa50f44

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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。

数据说明

脑发育进化的一个核心问题是,物种在胎儿神经发生期间的大脑生长速率是否存在差异。对新生儿数据的研究发现了异速生长证据,表明大脑生长速率差异与相对代谢率和胎盘侵入性等生理变量有关,但这些发现尚未直接与胎儿数据进行检验。在此,我们测量了10种真兽亚纲哺乳动物、2种有袋类和2种鸟类的大脑指数生长加速速率。真兽亚纲的大脑加速相对于身体和内脏器官生长表现出极小的变异,其变化独立于其他器官中相关的生长模式,并且与所提出的代谢率或胎盘侵入性等生理约束无关。两种鸟类的大脑生长速率与真兽亚纲的变异范围重叠,而有袋类的大脑生长则异常缓慢。大脑生长速度峰值在时间上与端脑髓鞘化和睁眼相关联,可靠地分离…

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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