在神经科学领域，数据的获取和分析是至关重要的步骤，特别是在研究神经元结构与功能时。"neuronal-data-allenapi"项目旨在利用Allen Brain Atlas API来导入和处理神经元数据，这是一个强大的工具，可以帮助研究人员高效地探索大脑的复杂神经网络。下面将详细介绍这个API的使用以及它在Python中的实现。
Allen Brain Atlas API是由艾伦脑科学研究所开发的一个资源，提供了大量关于哺乳动物大脑结构和功能的公开数据。这些数据包括基因表达、细胞类型分类、电路连接性等多个层面，对于理解大脑的工作机制极具价值。在Python环境中，我们可以使用"Allensdk"库来访问这些数据，这个库为API提供了简洁的接口，方便科学家进行数据分析。
在"Jupyter Notebook"环境下，我们可以创建一个交互式的脚本，逐步导入所需的神经元数据。需要安装allensdk库，通过pip命令即可完成：
```bash
pip install allensdk
```
接下来，我们需要导入相关的模块并设置API的访问凭据：
```python
from allensdk.core.mouse_connectivity_cache import MouseConnectivityCache
from allensdk.api.queries.cell_types_api import CellTypesApi
# 设置API的访问密钥
api_key = "your_api_key"
```
然后，我们可以通过CellTypesApi来查询和下载神经元数据。例如，我们可以获取特定类型的神经元数据：
```python
cell_types_api = CellTypesApi(api_key=api_key)
cell_type_info = cell_types_api.get_cell_type_info('Sst-IRES-Cre')
# 下载该类型的神经元数据
data = cell_types_api.get_image_set_data(cell_type_info['image_set_ids'][0])
```
在这个过程中，`get_cell_type_info`用于获取细胞类型的信息，`get_image_set_data`则用于下载相关图像数据。这些数据可能包括电子显微镜切片、光遗传学实验等不同来源的信息。
对于更复杂的任务，如数据的预处理、可视化和分析，"allensdk"还提供了多种工具。例如，可以使用`MouseConnectivityCache`来缓存和管理大量的神经元连接性数据，便于后续分析：
```python
cache = MouseConnectivityCache(root_dir="path/to/cache/directory", api_key=api_key)
connectivity = cache.get_connectivity()
```
在Jupyter Notebook中，我们可以结合matplotlib或seaborn等库，直观地展示神经元的结构和连接模式，进一步理解大脑的网络拓扑。
"neuronal-data-allenapi"项目提供了一个框架，让科研人员能够便捷地利用Allen Brain Atlas API来探索神经元数据，这对于推进大脑科学研究具有重大意义。通过学习和应用这个项目，研究人员可以更深入地了解大脑的神经网络，并可能发现新的生物学现象和功能机制。
2025-06-05 12:46:38
10KB
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孤独症模型大鼠脑内信号蛋白β-catenin和GSK-3β的表达变化，陈明军，王中平，为探讨Wnt信号通路在孤独症发病中的作用，本文用Western Blot技术研究了该通路中的两个重要信号蛋白 β-catenin and GSK-3β 在孤独症模型大鼠
2024-03-02 11:39:12
547KB
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二维下料matlab代码临床大脑计算机接口挑战WCCI
2020格拉斯哥
这是在格拉斯哥举行的WCCI
2020上举行的“临床脑计算机接口挑战赛”竞赛的数据集。
有10例因左手或右手手指活动受损而受损的偏瘫性脑卒中患者的EEG数据。
每个参与者有两个文件。
以“
T”结尾的文件名表示训练文件，以“
E”结尾的文件名表示评估/测试文件。
例如，文件名“
Parsed_P05T”建议参与者P05的训练文件，而文件“
Parsed_P05E”建议针对同一参与者的评估/测试文件。
训练文件包含与每个试验相对应的标签，而没有提供用于评估/测试文件的试验标签。
比赛的目的是找到与评估/测试文件试验相对应的标签。
数据集说明
在这里，我们描述了数据集中每个文件的内容。
所有文件均为.mat（MATLAB）格式，因此可以使用MATLAB软件轻松打开。
打开任何参与者的任何培训文件（例如，文件“
Parsed_P05T”，这是参与者“
P05”的培训文件）时，您会发现两个变量“
rawdata”和“
labels”。
变量“
rawdata”是一个3-D矩阵，其尺寸格式为“
noOfTrial
X
no
2023-04-13 20:23:49
220.39MB
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matlab
fcm函数代码FCM脑部MRI分割
在这个项目中，我们要模拟一篇有关脑部MRI图像分割的文章
在以下代码中有matlab代码：代码文件
基本上我们的大脑包括三个主要部分：
1-
Gray
matter
(GM)
2-
White
matter
(WM)
3-
Cerebrospinal
fluid
(CSF)
在MRI图像中对脑的这些部分进行分割对于某些脑部疾病的诊断非常有帮助。
有一些细分方法：
1)
FLICM
a.
Based
on
FCM
and
using
a
fuzzy
local
similarity
measure
to
reduce
the
effect
of
the
noise
b.
modified
the
FCM
objective
function
by
introducing
a
spatial
penalty
term
2)
GMM
a.
models
the
pixel
intensities
by
using
a
mixed
Gaussian
distribution
b.
reduce
the
segmentation
sensitiv
2023-02-17 17:21:12
1.12MB
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在本文中，提出了文献综述，以找到大脑计算机接口（BCI）的最新技术水平。 本文分为四个部分，第一部分简要介绍了BCI，第二部分介绍了在大脑中激发电位的方法的最新发展。 在第三节中，研究了潜在的记录和预处理方法，在第四节中，研究了特征提取和分类方法的最新技术水平。 编写本文的方式可以使初学者了解脑机接口的过程和技术水平。
2022-12-20 09:24:20
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MATLAB用拟合出的代码绘图睡眠时分析大脑的连通性
梅兰妮·伯恩哈特（MélanieBernhardt）
学期项目-数据科学课程研究
主管：J.
Buhmann，顾问：D.
Miladinovic
苏黎世联邦理工学院-机器学习学院
在这个学期的项目中，我们将展示如何在二元睡眠阶段分类的背景下，将图神经模型应用于从MEG记录中导出的多频大脑连接性数据。
该存储库包含与此项目关联的代码。
它包含以下所有必要的文件：
从原始Matlab文件构建numpy特征矩阵
构建并训练报告中介绍的图分类神经网络。
运行报告中描述的实验。
本自述文件详细介绍了此存储库文件的内容及其所包含的功能。
每个函数及其参数也都精确地记录在代码中。
从原始Matlab文件构建特征矩阵
使用文件build_features.py计算并保存实验所需的特征矩阵。
它包含以下功能：
prepare_X将原始MatLab文件加载并合并为一个单个的numpy数组，形状为[nobs，4095，50]。
它以主题列表作为输入参数，仅在需要时才加载主题子集的数据。
transform_X_std执行标准频带聚合预处理步骤。
它采用一
2022-11-03 23:50:43
2.99MB
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（2019）数学游戏 unity源码Math Game - Brain Workout v1.1.2a.unitypackage
2022-10-30 09:25:23
12.58MB