小鼠初级视觉皮层恐惧记忆获取与提取期间单神经元分辨率cAMP动态数据集
该数据集提供小鼠初级视觉皮层(V1)在为期3天恐惧条件化范式中的体内cAMP双光子荧光信号时空数据。共稳定追踪1,844个神经元,其中光线索恐惧条件化组1,023个(25只小鼠),场景恐惧条件化组821个(16只小鼠)

基本信息
资源简介
小鼠初级视觉皮层恐惧记忆获取与提取期间单神经元分辨率cAMP动态数据集
Single-Neuron-Resolution cAMP Dynamics in Mouse Primary Visual Cortex (V1) during Fear Memory Acquisition and Retrieval
该数据集提供小鼠初级视觉皮层(V1)在为期3天恐惧条件化范式中的体内cAMP双光子荧光信号时空数据。共稳定追踪1,844个神经元,其中光线索恐惧条件化组1,023个(25只小鼠),场景恐惧条件化组821个(16只小鼠)。数据包含原始与校正荧光图像、Suite2p和Track2p处理输出、整理后的单神经元活动轨迹、同步行为视频与冻结行为评分、事件时间戳文件、元数据及Python分析流程,可用于研究恐惧记忆获取与提取过程中神经元cAMP动态(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。
【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):概述我们提供了一个小鼠初级视觉皮层(V1)的体内数据集,包含在为期3天的恐惧条件化范式期间获取的时空神经元cAMP双光子荧光信号。在三天记录期内共稳定追踪1,844个神经元,包括光线索恐惧条件化组的1,023个神经元(n = 25只小鼠)和场景恐惧条件化组的821个神经元(n = 16只小鼠)。该数据集包含原始与校正荧光图像、Suite2p和Track2p处理输出、整理后的单神经元活动轨迹、同步行为视频与冻结行为评分、事件时间戳文件,以及全面的元数据和Python分析工作流程。任务摘要实验组1(光线索恐惧条件化)——第1天(前测试):小鼠被置于恐惧条件化场景A中。在此期间,四次非强化蓝色
【主题与分类】
主题标签:Biology、cAMP、primary visual cortex (V1)、fear conditioning、two-photon imaging。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=ee6e73a43cdd4532aeda4ee47d2f1f6e
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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数据集获取
源站:https://doi.org/10.57760/sciencedb.nb.00039
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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
概述我们提供了一个小鼠初级视觉皮层(V1)在为期3天的恐惧条件化范式期间获取的体内时空神经元cAMP双光子荧光信号数据集。在三天记录期内共稳定追踪了1,844个神经元,其中光线索恐惧条件化组(n = 25只小鼠)包含1,023个神经元,场景恐惧条件化组(n = 16只小鼠)包含821个神经元。该数据集包括原始和校正后的荧光图像、Suite2p和Track2p处理输出、整理后的单神经元活动轨迹、同步行为视频和僵直行为评分、事件时间戳文件,以及全面的元数据和Python分析工作流程。任务摘要实验组1(光线索恐惧条件化)——第1天(前测试):将小鼠置于恐惧条件化场景A中。在此期间,给予四次非强化蓝光刺激(每次5秒),刺激间隔为90秒。第2天(训练):将小鼠放回场景A,并接受四次蓝光刺激(每次5秒)。
这些操作伴随1秒足部电击(1 mA),电击与每次光刺激的最后1秒同时发生。第3天(测试):将小鼠置于具有不同视觉和触觉刺激的新环境B中,接受四次非强化蓝光刺激(每次5秒)。实验组2(情境恐惧条件化)——第1天(训练):小鼠在环境A中接受四次足部电击(每次1秒,0.75 mA),刺激间隔为90秒,无光-电击配对。第2天(测试1):将小鼠重新暴露于环境A,期间不施加电击刺激。第3天(测试2):将小鼠暴露于无足部电击刺激的新环境B。数据预处理与神经元识别原始双光子荧光图像(TIFF格式)通过多步骤流程处理:原始显微镜数据 → 平均投影质量控制 → SuperNerve运动校正
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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