qPCR:选择性培育高响应者(bHR)与低响应者(bLR)大鼠P14及成年期海马Bmp4表达
该数据集为qPCR数据,检测选择性培育的高响应者(bHR)与低响应者(bLR)大鼠在出生后第14天(P14)及成年期海马中Bmp4基因的表达

基本信息
资源简介
qPCR:选择性培育高响应者(bHR)与低响应者(bLR)大鼠P14及成年期海马Bmp4表达
qPCR: Bmp4 expression in the hippocampus of selectively-bred High Responder (bHR) and Low Responder (bLR) rats at age P14 and adulthood
该数据集为qPCR数据,检测选择性培育的高响应者(bHR)与低响应者(bLR)大鼠在出生后第14天(P14)及成年期海马中Bmp4基因的表达。数据伴随Birt、Hagenauer等人关于内化与外化行为遗传易感性在发育及成年海马中表现的研究论文发布,可用于比较不同发育阶段及不同行为表型大鼠海马Bmp4表达差异,支撑行为遗传学与神经发育相关分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2019。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本数据发布伴随Birt、Hagenauer等人的手稿《Genetic liability for internalizing versus externalizing behavior manifests in the developing and adult hippocampus: Insight from a meta-analysis of transcriptional profiling studies in a selectively-bred rat model》(
【主题与分类】
主题标签:Neurosciences not elsewhere classified、Behavioural neuroscience、Psychophysiology。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://figshare.com/articles/dataset/qPCR_Bmp4_expression_in_the_hippocampus_of_selectively-bred_High_Responder_bHR_and_Low_Responder_bLR_rats_at_age_P14_and_adulthood/10321658/1
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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- OpenDataLab:
数据说明
本数据发布随附Birt、Hagenauer等人的手稿《内化与外化行为的遗传易感性在发展期和成年期海马中的表现:来自选择性培育大鼠模型转录谱分析研究的荟萃分析洞见》,https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2020.05.024
概述:精神疾病之间强烈的共病模式被认为是由一个潜在易感性谱系所产生的,该谱系源于遗传风险与环境因素(如压力和童年逆境)之间复杂的相互作用。该谱系的一端是内化障碍,与神经质、焦虑和抑郁相关。该谱系的另一端是外化障碍,与冒险和新奇寻求相关,如躁狂、物质滥用和冲动控制障碍中所见。我们通过对新异环境反应不同的大鼠进行选择性培育,来模拟该谱系两端背后的遗传贡献。
“高反应性选育”(bHR)大鼠具有高度探索性,气质去抑制、寻求新奇,包括活动过度、攻击性和寻药行为。“低反应性选育”(bLR)大鼠高度抑制,表现出运动活动减少以及焦虑和抑郁样行为。这些行为倾向稳健且稳定,在发育早期即出现,类似于人类的气质。本定量聚合酶链反应(qPCR)研究检测了海马——一个对情绪调节至关重要的脑区——中骨形态发生蛋白4(Bmp4)在bHR和bLR大鼠中的表达。从P14和P90日龄的雄性bHR和bLR大鼠中解剖全海马组织(每个年龄组n=6,第F51和F55代)。结果表明,在两个年龄阶段,bLR大鼠海马中Bmp4的表达均高于bHR大鼠。详细方法:动物饲养与组织采集:雄性bHR和bLR大鼠被处死
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。




