长期多部位LFP活动与叶性大鼠自发性慢性发作的数据集
Haoqi Ni1,2, Yufang Yang1, Fang Zhang1
1Zhejiang Provincial Key Laboratory of Cardio-Cerebral Vascular Detection Technology and Medicinal Effectiveness Appraisal, Key Laboratory of Biomedical Engineering of Education Ministry, Department of Biomedical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China.
Scientific data
|April 29, 2025
概括
这项研究提供了一个长期的大脑电生理学数据集,来自患有叶 (TLE) 的老鼠. 数据捕捉了疾病进展期间网络属性的变化,有助于神经调节策略.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 的研究研究.
- 计算神经科学是一种神经科学.
背景情况:
- 耐火性的特征随着疾病的进展而演变.
- 获得长期,多部位的数据是具有挑战性的.
- 了解慢性需要详细的电生理学见解.
研究的目的:
- 为叶 (TLE) 研究创建一个全面的,长期的大脑电生理学数据集.
- 为了促进研究慢性发育期间的电生理学和网络属性变化.
- 为了支持适应性神经调节治疗的设计.
主要方法:
- 从帕佩兹电路的12个站点记录了15只皮洛卡尔诱导的TLE老鼠的多站点本地现场潜力 (LFP) 信号.
- 收集的数据包括慢性阶段的自发发作和间接发作事件.
- 在 MATLAB 和无国界神经数据格式中存储数据,在 DANDI 档案中发布.
主要成果:
- 现在可以获得一种经过验证的长期电生理学数据集,即老鼠慢性TLE的数据集.
- 数据集包括自发发作和间断断片,用于详细分析.
- 提供MATLAB代码,用于诸如功率光谱分析和发作检测等基本分析.
结论:
- 这一数据集为调查进展提供了有价值的资源.
- 它可以研究慢性TLE中大脑网络属性的动态变化.
- 这些发现可以帮助开发针对性神经调节策略来治疗.
