尼古丁对多巴胺能神经元活动的影响
该数据集包含尼古丁作用于多巴胺能神经元的分子机制数据，涉及基因、蛋白质和信号通路等生物分子模态，详细描述了尼古丁如何通过受体结合影响多巴胺释放及反馈调节过程；主要应用于神经科学和成瘾研究领域，用于分析烟草依赖的病理生理基础，为药物靶点发现和治疗策略开发提供理论依据。
基本信息
资源简介
尼古丁对多巴胺能神经元活动的影响
【一句话概览】
尼古丁是烟草植物中的生物碱，在人体内起兴奋剂作用，是导致烟草依赖的主要因素之一。进入人体后，尼古丁经血液快速分布，可穿过血脑屏障进入中枢神经系统，与神经节型和中枢型两类烟碱型乙酰胆碱受体结合。在中枢神经系统的多巴胺能神经元中，尼古丁与中枢型烟碱型乙酰胆碱受体结合。该通路涉及尼古丁、多巴胺能神经元、中枢神经系统及烟碱型乙酰胆碱受体等要素，物种标注为牛（来源 wikipathways.github.io）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Nicotine activity on dopaminergic neurons (WP3179)》。
【数据内容】
源站原始描述：Nicotine is an alkaloid found in tobacco plants. It is a substance that acts as a stimulant in humans and is one of the main factors responsible for tobacco dependence. When nicotine enters the body, it is distributed quickly through the bloodstream, and it can cross the blood-brain barrier to enter the central nervous system (CNS). It binds to two main types of nicotinic acetylcholine receptors: the ganglion type and the CNS type. In dopaminergic neurons in the CNS, nicotine binds to the CNS-ty…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：尼古丁是烟草植物中的一种生物碱，对人体具有刺激作用，是导致烟草依赖的主要因素之一。尼古丁进入体内后，会迅速通过血液分布，并能穿过血脑屏障进入中枢神经系统。它与两种主要的烟碱型乙酰胆碱受体结合：神经节型和中枢神经系统型。在中枢神经系统的多巴胺能神经元中，尼古丁与中枢神经系统型烟碱型乙酰胆碱受体结合。有关通路对象的描述，请参见WikiPathways图例。
【主题与分类】
主题标签：Nicotine、dopaminergic neuron、nicotine drug pathway、Bos taurus、central nervous system、nicotinic acetylcholine receptors。
【获取与许可】
源站页面：https://wikipathways.github.io/pathways/WP3179.html
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://wikipathways.github.io/pathways/WP3179.html
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集描述了尼古丁对多巴胺能神经元的作用机制，包括尼古丁如何通过血脑屏障进入中枢神经系统，与烟碱型乙酰胆碱受体（如α4β2亚基）结合，引发细胞去极化和多巴胺释放。数据集详细阐述了多巴胺信号通路中的关键分子，如PPP1R1B（DARPP-32）、多巴胺受体（DRD2、DRD3、DRD4）以及相关酶（如PPKACA、PPP1CA）的相互作用，揭示了尼古丁依赖的分子基础。数据来源于PharmGKB和Wikipedia等公开知识库，主要应用于神经科学、药理学和成瘾研究领域，为理解烟草依赖的病理生理过程提供支持。
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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