有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
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糖尿病致学习记忆障碍模型构建数据|糖尿病脑病数据集|动物模型数据集
收藏国家人口健康科学数据中心2024-03-04 收录
下载链接：
https://www.ncmi.cn/phda/dataDetails.html?type=project_data&id=CSTR:17970.11.A002E.202105.439.V1.0
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糖尿病脑病是一种以认知功能障碍为主要特点的神经退行性疾病。临床研究表明糖尿病脑病患者伴发学习记忆功能减退，实验研究也表明糖尿病动物学习记忆受损。长期持续的高血糖状态可导致学习记忆减退的发生。本数据集的采集采用行为监测方法（社会交互实验、糖水偏爱实验、新奇抑制摄食实验、悬尾实验和强迫游泳实验）评价其行为的改变，研究学习记忆损伤的时间窗、强度、记忆损伤类型。制定出持续、可靠、稳定的糖尿病认知功能减退动物模型。
提供机构：
中国医学科学院医学实验动物研究所
创建时间：
2021-12-23
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
Beijing Traffic
The Beijing Traffic Dataset collects traffic speeds at 5-minute granularity for 3126 roadway segments in Beijing between 2022/05/12 and 2022/07/25.
Papers with Code 收录
长江干流实时水位观测数据集（2024年）
该数据集为长江干流主要水文站实时水位观测数据集，包含了汉口、户口、九江、宜昌等16个水文站点的逐小时或逐日水位观测数据。 该数据集包含3个excel表格文件，长江干流站点.xls，逐日水位.xlsx，逐小时水位.xlsx。
国家地球系统科学数据中心 收录
基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集（2000-2022）
本研究提供了中国范围1km高质量的土壤湿度数据集-SMCI1.0(Soil Moisture of China by in situ data, version 1.0)，SMCI1.0是包含2000-2022年、日尺度、以10厘米为间隔10层深度（10-100cm）的高时空分辨率土壤湿度，数据单位为0.001m³/m³，缺失值为-999，投影为WGS1984。该数据集是以中国气象局提供的1,648个站点观测10层土壤湿度作为基准，使用ERA5_Land气象强迫数据、叶面积指数（LAI）、土地覆盖类型（Landtypes）、地形（DEM）和土壤特性（Soil properties）作为协变量，通过机器学习方式获得。本研究进行了两组实验以验证SMCI1.0的精度，时间尺度上：ubRMSE为0.041-0.052，R为0.883-0.919；空间尺度上：ubRMSE为0.045-0.051，R为0.866-0.893。 由于SMCI1.0是基于实地观测的土壤湿度，它可以作为现有基于模型和卫星数据集的有效补充。该数据产品可用于各种水文、气象、生态分析和建模，尤其在需要高质量、高分辨率土壤湿度的应用上至关重要。有关数据集的引用及详细描述，请阅读说明文档。为便于使用，本研究提供了两种不同分辨率的版本：30 秒（~1km）和0.1度（~9km）。
国家青藏高原科学数据中心 收录
用于陆面模拟的中国土壤数据集（第二版）
本研究对中国范围内0-2米六个标准深度层（0-5、5-15、15-30、30-60、60-100和100-200厘米）的23种土壤物理和化学属性进行了90米空间分辨率的制图。该数据集源自第二次土壤普查的8979个土壤剖面，世界土壤信息服务的1540个土壤剖面，第一次全国土壤普查的76个土壤剖面，以及区域数据库的614个土壤剖面。该数据集包括pH值、砂粒、粉粒、粘粒、容重、有机碳含量、砾石、碱解氮、总氮、阳离子交换量、孔隙度、总钾、总磷、有效钾、有效磷和土壤颜色（包括蒙赛尔颜色和RGB两种形式）。数据集的缺失值为“fillvalue = -32768”。数据集以栅格格式提供，有Tiff和netCDF两种格式。为了满足陆面建模中不同应用对空间分辨率的不同要求，CSDLv2 提供了 90 米、1 公里和 10公里空间分辨率的版本。各个土壤属性的单位参见说明文档。该数据集相对于第一版具有更好的数据质量，可广泛应用于陆面过程模拟等地学相关研究。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集（TRIMS LST；2000-2023）
地表温度（Land surface temperature, LST）是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现，又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此，地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提，还是众多模型的直接输入参数，在许多领域有广泛的应用，如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化，学术界对卫星遥感的全天候地表温度（All-weather LST）具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是增强型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Terra/Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性，最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Terra/Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时，该数据集在白天和夜间的平均偏差（MBE）为0.09K和-0.03K，偏差标准差（STD）为1.45K和1.17K。基于19个站点实测数据的检验结果表明，其MBE为-2.26K至1.73K，RMSE为0.80K至3.68K，且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日4次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2023年；空间范围包括我国陆域的主要区域（包含港澳台地区，暂不包含我国南海诸岛）及周边区域（72°E-135°E，19°N-55°N）。本数据集的缩写名为TRIMS LST（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST），以便用户使用。需要说明的是，TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP（中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2023）V2）同步在国家青藏高原科学数据中心发布，以减少相关用户数据下载和处理的工作量。
国家青藏高原科学数据中心 收录