数据集概述
本数据集包含APOE234小鼠的脑连接组、表型及行为数据，用于支持特征注意力图神经网络（FAGNN）在脑龄估计及阿尔茨海默病遗传风险模型中重要神经连接识别的研究。数据涵盖脑结构连接矩阵、小鼠表型特征及行为学实验结果，为阿尔茨海默病相关神经机制研究提供基础数据。
文件详解
- connectome.zip
- 文件格式：ZIP
- 内容介绍：包含通过扩散MRI获得的小鼠脑结构连接矩阵数据，记录脑区之间的结构连接关系
- FAGNN_Phenotype.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射：包含SUB_ID（样本ID）、GENOTYPE_GROUP（基因型组）、SEX_GROUP（性别组）、AGE_GROUP（年龄组）、Weight（体重）、Winding_Number（缠绕数）、Island_Entry（岛区进入次数）、Distance_Total（总距离）等表型及行为特征字段，数据覆盖第1至5天每日4次试验及第5、8天的探查测试
- mouse_anatomy.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射：包含Index（索引）、ROI（脑区名称）、Abbreviation（脑区缩写）、Hemisphere（半球）等脑区解剖信息，对应连接矩阵中的脑区标识
- behavior.zip
- 文件格式：ZIP
- 内容介绍：包含Morris水迷宫实验中每只小鼠的行为数据，记录小鼠在水迷宫中的运动轨迹及相关行为指标
适用场景
- 阿尔茨海默病神经机制研究：分析APOE234小鼠脑连接组与疾病相关神经连接的关联
- 脑龄估计模型开发：基于脑结构连接数据训练和验证FAGNN脑龄估计模型
- 行为表型关联分析：探究小鼠表型特征（如基因型、年龄、饮食）与行为学指标的相关性
- 神经连接重要性识别：通过特征注意力机制识别阿尔茨海默病风险模型中关键的脑区连接
- 脑解剖与连接组对应研究：结合mouse_anatomy.csv的脑区信息解析连接矩阵的生物学意义
