NRF2缺失导致A53tsyn突触核蛋白病模型运动障碍
该数据集来自search.dataone.org,聚焦神经系统疾病中的帕金森病,围绕A53TSyn突触核蛋白病小鼠模型中NRF2缺失对运动功能的影响

基本信息
资源简介
NRF2缺失导致A53tsyn突触核蛋白病模型运动障碍
NRF2 deletion results in mobility impairment in A53tsyn model of synucleinopathy
该数据集来自search.dataone.org,聚焦神经系统疾病中的帕金森病,围绕A53TSyn突触核蛋白病小鼠模型中NRF2缺失对运动功能的影响。数据覆盖A53TSyn/NRF2KO、A53TSyn/NRF2+及野生型小鼠在四、六、八月龄时的运动功能评估,涉及整体移动能力和步态分析。可用于研究氧化应激在帕金森病运动障碍进展中的作用,以及NRF2调控对突触核蛋白病相关运动表型的影响(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):帕金森病(PD)是全球第二大确诊的神经系统疾病,影响全球数百万人。氧化应激被认为参与PD的进展,但其对运动功能的直接影响,尤其是在突触核蛋白病背景下,尚未被完全理解。在此,我们研究了抗氧化调节转录因子NRF2缺失在A53TSyn突触核蛋白病小鼠模型中的效应。在四、六和八月龄时,分别对不含NRF2的A53TSyn小鼠(A53TSyn/NRF2KO)、表达NRF2的A53TSyn小鼠(A53TSyn/NRF2+)以及健康野生型(WT)小鼠的独立队列进行了运动功能评估。与WT小鼠相比,A53TSyn/NRF2KO小鼠在所有年龄段的整体移动能力均下降。与未缺失NRF2的A53TSyn小鼠相比,A53TSyn/NRF2KO小鼠的步态也出现显著改变。酪氨酸的表达
【主题与分类】
主题标签:Oxidative stress、Gait analysis、Parkinson disease。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A10f02f8098b743caef35fb08edf4f364e949763c58e2c887082ab356b1296360
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
帕金森病(PD)是全球第二大确诊的神经系统疾病,影响全球数百万人。氧化应激与PD的进展有关,但其对运动功能的直接影响,尤其是在突触核蛋白病的背景下,尚未被完全了解。在此,我们研究了在突触核蛋白病A53TSyn小鼠模型中,抗氧化调节转录因子NRF2缺失所产生的影响。我们在4、6和8月龄时,分别对不含NRF2的A53TSyn小鼠(A53TSyn/NRF2KO)、表达NRF2的A53TSyn小鼠(A53TSyn/NRF2+)以及健康野生型(WT)小鼠的独立队列进行了运动功能评估。与WT小鼠相比,A53TSyn/NRF2KO小鼠在所有年龄段的活动能力均下降。与未缺失NRF2的A53TSyn小鼠相比,A53TSyn/NRF2KO小鼠的步态也出现显著改变。此外,我们还对这些小鼠大脑中酪氨酸羟化酶(TH)的表达进行了定量分析。
尽管……没有差异,,,# 数据来源:NRF2缺失导致A53tsyn突触核蛋白病模型出现运动障碍 数据集DOI:10.5061/dryad.vmcvdnd7x ## 数据与文件结构说明 从NRF2被敲除的A53TSyn小鼠、表达NRF2的A53TSyn小鼠以及C57BL6小鼠在4、6和8月龄时采集的旷场和DigiGait数据。还包括对各脑区磷酸化α-突触核蛋白和酪氨酸羟化酶的免疫组织化学分析。 ### 文件与变量 #### 文件:AS153_OF__digigait_and_IHC_data_master_sheet_for_Dryad_9.1.26.xlsx 说明: 来自A53TSyn、A53TSyn-NRF2KO和C57BL6小鼠在4、6和8月龄时的行为学和IHC数据。标注为“n/a”的单元格 = 数据不可用 | 变量 | 说明 | | :-------------,,
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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