脑实质星形胶质细胞中神经干细胞转录程序的激活

该数据集为单细胞RNA测序数据,来源于Cx30-CreER; R26-tdTomato; Rbpj(fl/fl)小鼠在tamoxifen诱导Rbpj缺失后三个时间点分离的星形胶质细胞,覆盖纹状体(Rbpj缺失后星形胶质细胞发生神经发生)与体感皮层(Rbpj缺失后星形胶质细胞未完成神经发生)两个脑区,

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时间序列分类Transcriptomics
Activation of a neural stem cell transcriptional program in parenchymal astrocytes

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

脑实质星形胶质细胞中神经干细胞转录程序的激活

该数据集为单细胞RNA测序数据,来源于Cx30-CreER; R26-tdTomato; Rbpj(fl/fl)小鼠在tamoxifen诱导Rbpj缺失后三个时间点分离的星形胶质细胞,覆盖纹状体(Rbpj缺失后星形胶质细胞发生神经发生)与体感皮层(Rbpj缺失后星形胶质细胞未完成神经发生)两个脑区,共4只小鼠。数据可用于研究脑实质星形胶质细胞在Notch信号下调后激活神经干细胞转录程序及区域特异性神经发生机制(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):神经干细胞位于成体大脑的特定微环境中,终生生成新神经元。这些干细胞是特化的星形胶质细胞,但其他脑区的星形胶质细胞(脑实质星形胶质细胞)在生理条件下不生成神经元。然而,卒中后,小鼠纹状体中的星形胶质细胞会经历神经发生,这一过程由Notch信号降低触发。Notch信号可通过在 mice 中删除介导Notch的转录因子Rbpj进行实验性耗竭。该数据集由从4只小鼠的纹状体(星形胶质细胞在Rbpj缺失后发生神经发生)或体感皮层(星形胶质细胞在Rbpj缺失后未完成神经发生)分离的星形胶质细胞的单细胞RNA测序数据组成。细胞分离自Cx30-CreER; R26-tdTomato; Rbpj(fl/fl)小鼠在tamoxifen诱导Rbpj缺失后的三个时间点。

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-9268

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    • 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。

数据说明

神经干细胞位于成人大脑的特定微环境中,在整个生命过程中产生新的神经元。这些干细胞是特化的星形胶质细胞,但其他脑区的星形胶质细胞(实质星形胶质细胞)在生理条件下不产生神经元。然而,卒中后,小鼠纹状体中的星形胶质细胞会经历神经发生,这一过程由Notch信号减弱所触发。在实验中,可通过敲除介导Notch信号的转录因子Rbpj来耗竭小鼠体内的Notch信号。本数据集包含从4只小鼠的纹状体(该区域星形胶质细胞在Rbpj敲除后发生神经发生)或躯体感觉皮层(该区域星形胶质细胞在Rbpj敲除后不完成神经发生)分离的星形胶质细胞的单细胞RNA测序数据。细胞分离自Cx30-CreER; R26-tdTomato; Rbpj(fl/fl)小鼠,在他莫昔芬诱导Rbpj敲除后的三个时间点(2、4、8周)取材,以及分离自Rbpj完整的Cx30-CreER; R26-tdTomato小鼠在他莫昔芬处理后3天取材。这些时间点涵盖了从星形胶质细胞经转运扩增细胞向神经母细胞转变的过程。

该数据集包含:1) 来自纹状体的星形胶质细胞,这些细胞在Rbpj缺失后启动神经发生转录程序,并产生过渡扩增细胞和神经母细胞;2) 来自体感皮层的星形胶质细胞,这些细胞在Rbpj缺失后启动神经发生程序,但未能产生过渡扩增细胞或神经母细胞。

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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