舌咽神经切断降低大鼠能量与糖摄入但不影响脂肪摄入或进食模式
该数据集来自 search.dataone.org,主题为舌咽神经切断对大鼠在美味自助饮食下能量与糖摄入及进食模式的影响

基本信息
资源简介
舌咽神经切断降低大鼠能量与糖摄入但不影响脂肪摄入或进食模式
Transection of the glossopharyngeal nerve reduces energy and sugar intake but does not affect fat intake or meal patterns in rats offered a palatable cafeteria diet
该数据集来自 search.dataone.org,主题为舌咽神经切断对大鼠在美味自助饮食下能量与糖摄入及进食模式的影响。源站描述指出味觉信息经颅神经 VII、IX、X 分支传递,约 70% 味蕾位于舌部并由 CT 或 GL 支配;此前联合切断 CT 与 GL 的大鼠摄入更多脂肪、更少糖、餐次更大但更少,总能量摄入无净变化,而单根神经作用尚不明确。本实验旨在开始识别各神经的独立作用。数据可用于研究味觉神经在食物选择、宏量营养素摄入调控与饱腹信号中的作用(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):味觉信息通过颅神经 VII(鼓索神经,CT,以及岩大浅神经,GSP)、IX(舌咽神经,GL)和 X(迷走神经喉上支)的分支传递至大脑,每条神经支配舌、腭和喉上皮中相对分离的味蕾区域。约 70% 的味蕾位于舌部,由 CT 或 GL 支配。此前我们发现,在联合切断 CT 和 GL(2NX)后,提供 5 种选择的自助饮食的大鼠摄入更多脂肪、更少糖,每日餐次更大但更少,导致每日总能量摄入无净变化,提示 CT 和/或 GL 在食物选择、宏量营养素摄入调节和饱腹信号传导中起作用,但单根神经的作用尚不清楚。为开始识别每根神经的作用,本实验旨在 i
【主题与分类】
主题标签:food choice、glossopharyngeal nerve、Cafeteria diet、gustatory nerve transection、meal patterns。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%3Aab39ade385accfa43f0c226945eec8eb40cf3f8d4f5d324e4eda4bb827dd2491
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
味觉信息通过脑神经VII(鼓索神经,CT,及岩大神经,GSP)、IX(舌咽神经,GL)和X(迷走神经喉上支)的分支传递至大脑,每条神经分别支配舌、腭及喉上皮中相对分离区域的味蕾。约70%的味蕾位于舌上,由CT或GL支配。此前我们发现,在CT和GL联合切断(2NX)后给予大鼠五种选择的自助餐饮食,大鼠摄入更多脂肪、更少糖分,每日餐次更大但次数更少,导致每日总能量摄入无净变化,提示CT和/或GL在食物选择、宏量营养素摄入调节及饱腹信号传导中发挥作用,但各条神经的单独作用尚不明确。
为开始确定每条神经的作用,本实验旨在探究GL横断(GLX)对提供……的大鼠食物选择和进食模式的影响,# 数据来源:舌咽神经横断可降低大鼠的能量和糖摄入量,但不影响其脂肪摄入量或进食模式(大鼠被提供可口的自助餐厅饮食)数据集DOI:10.5061/dryad.dncjsxmdf ## 数据与文件结构说明 味觉信息通过颅神经VII(鼓索神经,CT,以及岩大浅神经,GSP)、IX(舌咽神经,GL)和X(迷走神经喉上支)的分支传递至大脑,每条神经相对独立地支配舌、腭和喉上皮上分隔的味蕾区域。约70%的味蕾位于舌上,由CT或GL支配。此前我们发现,在CT和GL联合横断(2NX)后,被提供5选项自助餐厅饮食的大鼠摄入更多脂肪、更少糖,且每日进食量更大但餐次更少,导致每日总能量摄入净无变化,这提示……的作用。
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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