单配与多配型Peromyscus社会神经网络中雌激素受体α的分布与表达

该数据集来自search.dataone.org,聚焦单配型与多配型Peromyscus社会神经网络中雌激素受体α(ERa)的分布与表达

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其他分类monogamymating strategyPeromyscusestrogen receptor alpha
Estrogen receptor alpha distribution and expression in the social neural network of monogamous and polygynous Peromyscus

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

单配与多配型Peromyscus社会神经网络中雌激素受体α的分布与表达

Estrogen receptor alpha distribution and expression in the social neural network of monogamous and polygynous Peromyscus

该数据集来自search.dataone.org,聚焦单配型与多配型Peromyscus社会神经网络中雌激素受体α(ERa)的分布与表达。源站描述指出,在田鼠和侏儒仓鼠中,终纹床核(BST)与内侧杏仁核(MeA)低水平ERa对雄性社会单配行为的表达起关键作用;而单配型Peromyscus雄性却表现出高水平攻击与亲和行为,并伴随高睾酮与芳香化酶活性。据此提出假设:在Peromyscus中ERa表达与雄性高水平亲社会行为及攻击行为正相关。研究比较了两种单配型(P. californicus、P. polionotus)与两种多配型(P.,描述截断)在社会神经网络区域(后内侧BST、MeA后背部、内侧视前区MPOA、腹内侧下丘脑VMH、弓。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在田鼠和侏儒仓鼠中,终纹床核(BST)和内侧杏仁核(MeA)中低水平的雌激素受体α(ERa)对雄性社会单配行为的表达起关键作用,该行为以高水平的亲和和低水平的攻击为特征。相比之下,单配型Peromyscus雄性表现出高水平的攻击和亲和行为,并伴有高水平的睾酮和芳香化酶活性。这提示如下假设:在Peromyscus中,ERa表达将与雄性高水平亲社会行为和攻击行为正相关。研究比较了社会神经网络内的ERa表达,包括后内侧BST、MeA后背部、内侧视前区(MPOA)、腹内侧下丘脑(VMH)和弓状核,在两种单配型物种P. californicus和P. polionotus以及两种多配型物种P

【主题与分类】

主题标签:monogamy、mating strategy、Peromyscus、estrogen receptor alpha。本站分类:症状、体征与临床所见。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A0ec085ef84256bb6e79295c68d604c6ed264f1a3d9d7e30429219a405770172d

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

在田鼠和侏儒仓鼠中,终纹床核(BST)和内侧杏仁核(MeA)内低水平的雌激素受体α(ERα)对雄性社会单配制行为的表达起关键作用,该行为以高水平的亲和行为和低水平的攻击行为为特征。相比之下,单配制的白足鼠属(Peromyscus)雄性表现出高水平的攻击行为和亲和行为,并伴有高水平的睾酮和芳香化酶活性。这提示了一个假说:在白足鼠属中,ERα表达将与雄性高水平的亲社会行为和攻击行为呈正相关。研究比较了社会神经网络内的ERα表达,包括后内侧BST、MeA后背部、内侧视前区(MPOA)、腹内侧下丘脑(VMH)和弓状核,在两种单配制物种——加州白足鼠(P. californicus)和寡居白足鼠(P. polionotus)——以及两种多配制物种——白足鼠(P. leucopus)和鹿鼠(P. maniculatus)中的情况。结果支持了这一预测,雄性寡居白足鼠(P. polionotus)和P……

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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