Pink1-/-大鼠早中期帕金森病的发声与舌部运动数据集
该数据集来自 search.dataone.org,围绕早至中期帕金森病的 Pink1-/- 大鼠模型,记录发声与舌部运动干预相关研究内容

基本信息
资源简介
Pink1-/-大鼠早中期帕金森病的发声与舌部运动数据集
Vocal and tongue exercise in early to mid-stage Parkinson disease using the Pink1-/- rat
该数据集来自 search.dataone.org,围绕早至中期帕金森病的 Pink1-/- 大鼠模型,记录发声与舌部运动干预相关研究内容。源站描述显示,研究在雄性 Pink1-/- 与野生型大鼠 6 月龄和 10 月龄时实施发声与舌部运动,并在基线及 8 周运动或假运动后测试,关注发声与舌部使用动力学及脑干核团 5HT 免疫反应性。数据可用于探索帕金森病言语与吞咽障碍的运动干预反应及潜在神经机制(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):发声与吞咽缺陷在帕金森病(PD)中很常见。由于这些损伤对多巴胺替代疗法抵抗,发声与舌部运动是主要治疗手段,但并非所有个体都对运动有反应,且治疗反应的神经机制尚不清楚。为探索可能机制,我们使用了早至中期 PD 的进行性 Pink1-/- 大鼠模型,并在雄性 Pink1-/- 和野生型(WT)大鼠 6 月龄和 10 月龄时采用发声与舌部运动。我们假设发声与舌部运动将改善发声与舌部使用动力学,并增加相关脑干核团中的血清素(5HT)免疫反应性。大鼠在基线时以及 8 周运动或假运动后进行测试。在早期 PD(6 个月)时,发声运动导致叫声复杂性增加,但强度未改变,而在中期(10 个月)时,vo
【主题与分类】
主题标签:Pink1-/- rat、Vocal Deficits、Tongue Force、Serotonin、Exercise、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%3A66ecedcdef59f0e97e0a4d9d2cfe5fbe2fc1fae658043d7a5e3fdc5a05036ba2
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
发声和吞咽障碍在帕金森病(PD)中较为常见。由于这些损伤对多巴胺替代疗法不敏感,发声和舌部运动是主要的治疗手段,但并非所有个体都对运动治疗有反应,且治疗反应的神经机制尚不清楚。为探究可能的机制,我们使用了早至中期的渐进性Pink1-/-大鼠PD模型,并在雄性Pink1-/-和野生型(WT)大鼠6月龄和10月龄时进行发声和舌部运动训练。我们假设发声和舌部运动能够改善发声和舌部使用动力学,并增加相关脑干核团中5-羟色胺(5HT)的免疫反应性。大鼠在基线时以及8周运动或假运动后接受测试。在PD早期(6个月),发声运动导致叫声复杂性增加,但强度未发生变化;而在中期(10个月),发声运动不再影响发声复杂性。
舌部运动增加了舌肌力量……实验设计 所有实验程序均获得威斯康星大学医学院与公共卫生学院机构动物护理与使用委员会(IACUC;方案编号 M005177)批准,并按照美国国立卫生研究院(NIH)《实验动物护理与使用指南》(国家研究委员会)执行。以下实验设计分别在两个独立的雄性 Long-Evans 大鼠队列中进行,最终测试时大鼠年龄分别为 6 个月和 10 个月。在每个队列中,比较了三个实验组:Pink1-/- 大鼠随机接受发声与舌部运动(第 1 组)或假运动(第 2 组),WT 大鼠全部接受假运动作为对照(第 3 组)(表 1)(Broadfoot 等,2023)。发声与舌部运动以及假发声与舌部运动均在最终测试前完成 8 周(各年龄组的基线分别为 4 个月和 8 个月),遵循标准发声与舌部
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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