数据:肠道菌群调控帕金森病模型中的运动缺陷与神经炎症

该数据集来自 Dryad,对应 2017 年关于肠道菌群与帕金森病模型的研究,分类为神经系统疾病/帕金森病。研究以过表达 αSyn 的小鼠为对象,探讨肠道菌群对运动缺陷、小胶质细胞激活和 αSyn 病理的必要性,并涉及抗生素处理、微生物再定植及特定微生物代谢物对神经炎症和运动症状的影响

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时间序列预测synucleinmouse modelmicrogliaParkinson’s diseaseshort chain fatty acidsgut-brain axis
Data from: Gut microbiota regulate motor deficits and neuroinflammation in a model of Parkinson’s disease

基本信息

模态
时间序列
大小
0.000152464 GB
任务类型
预测
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

数据:肠道菌群调控帕金森病模型中的运动缺陷与神经炎症

Data from: Gut microbiota regulate motor deficits and neuroinflammation in a model of Parkinson’s disease

该数据集来自 Dryad,对应 2017 年关于肠道菌群与帕金森病模型的研究,分类为神经系统疾病/帕金森病。研究以过表达 αSyn 的小鼠为对象,探讨肠道菌群对运动缺陷、小胶质细胞激活和 αSyn 病理的必要性,并涉及抗生素处理、微生物再定植及特定微生物代谢物对神经炎症和运动症状的影响。数据可用于研究肠-脑轴信号、神经退行性疾病机制及微生物相关干预,主题涵盖 synuclein、mouse model、microglia、short chain fatty acids 等(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2017。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肠道菌群影响神经发育、调节行为,并参与神经系统疾病。然而,肠道细菌与神经退行性疾病之间的功能性联系仍未被探索。突触核蛋白病以蛋白质 α-突触核蛋白(αSyn)聚集为特征,常导致运动功能障碍,帕金森病(PD)即为典型代表。利用过表达 αSyn 的小鼠,我们在此报告肠道菌群是运动缺陷、小胶质细胞激活和 αSyn 病理所必需的。抗生素治疗可改善,而微生物再定植则促进成年动物的病理生理变化,提示出生后肠与脑之间的信号传导可调节疾病。事实上,向无菌小鼠口服特定微生物代谢物可促进神经炎症和运动症状。值得注意的是,αSyn 过表达小鼠的定植

【主题与分类】

主题标签:synuclein、mouse model、microglia、Parkinson’s disease、short chain fatty acids、gut-brain axis。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.4mp6h

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.4mp6h

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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。

数据集大小约 152.5 KB。

数据说明

肠道微生物群影响神经发育、调节行为,并参与神经系统疾病的发生。然而,肠道细菌与神经退行性疾病之间的功能性联系仍未被探索。突触核蛋白病的特征在于α-突触核蛋白(αSyn)的聚集,通常导致运动功能障碍,帕金森病(PD)即为典型例证。在此,我们利用过表达αSyn的小鼠报道,肠道微生物群是运动缺陷、小胶质细胞激活和αSyn病理所必需的。抗生素治疗可改善成年动物的病理生理学,而微生物再定植则促进其进展,提示出生后肠-脑之间的信号传导可调节疾病。事实上,给无菌小鼠口服特定微生物代谢产物可促进神经炎症和运动症状。值得注意的是,与移植健康人类供体微生物群相比,用PD患者微生物群定植过表达αSyn的小鼠会加剧其身体损伤。这些发现揭示肠道细菌调控小鼠的运动障碍,并提示人类微生物组的改变是PD的一个风险因素。

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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