复现数据：青春期大麻素蒸气暴露性别依赖性地改变易感特质与乙醇自我给药关系并影响纳曲酮作用的大鼠数据
该数据集包含一项发表于 Neuropharmacology 的大鼠实验研究的原始与处理后数据，研究青春期大麻素暴露对成瘾易感相关行为特质及成年期酒精摄入的影响
基本信息
资源简介
复现数据：青春期大麻素蒸气暴露性别依赖性地改变易感特质与乙醇自我给药关系并影响纳曲酮作用的大鼠数据
Replicación de datos para: Datos de réplica del artículo: Adolescent cannabinoid vapour exposure sex-dependently alters the relationship between vulnerability traits and ethanol self-administration and modifies naltrexone actions on ethanol intake in rats
该数据集包含一项发表于 Neuropharmacology 的大鼠实验研究的原始与处理后数据，研究青春期大麻素暴露对成瘾易感相关行为特质及成年期酒精摄入的影响。数据涵盖焦虑、运动活性、糖精偏好、sign-tracking 与 goal-tracking 行为测量，不同强化与惩罚程序下的乙醇操作性自我给药数据，以及纳曲酮给药相关数据。可用于行为神经科学、成瘾易感性及药物干预研究的透明性验证与二次分析（来源 DOI 解析）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含发表于 Neuropharmacology 期刊的科学论文所使用的原始和处理后数据，该论文在动物模型（大鼠）中研究青春期大麻素暴露对与成瘾易感性相关的行为特质及成年期酒精摄入的影响。数据包括行为测量（焦虑、运动活性、糖精偏好、sign-tracking 和 goal-tracking 行为）、不同强化和惩罚程序下的乙醇操作性自我给药数据，以及纳曲酮药物给药衍生的数据。本存储的目的是确保已发表结果的透明性、可重复性和可重用性。
【主题与分类】
主题标签：THC、CBD、Adolescence、Sex difference、Alcohol use disorder、Cannabinoids、Compulsivity、Naltrexone。本站分类：神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://edatos.consorciomadrono.es/citation?persistentId=doi:10.21950/QSCDFG
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.21950/QSCDFG
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
Este conjunto de datos contiene los datos brutos y procesados utilizados en el artículo científico publicado en la revista Neuropharmacology, en el que se estudian los efectos de la exposición a cannabinoides durante la adolescencia sobre rasgos conductuales asociados a vulnerabilidad a la adicción y el consumo de alcohol en la edad adulta, en un modelo animal (rata). Los datos incluyen medidas conductuales (ansiedad, actividad locomotora, preferencia por sacarina, conducta de sign-tracking y goal-tracking), datos de autoadministración operante de etanol bajo diferentes programas de refuerzo y castigo, así como datos derivados de la administración farmacológica de naltrexona. El objetivo de este depósito es garantizar la transparencia, reproducibilidad y reutilización de los resultados publicados.
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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