雄性小鼠额叶皮层对社会与代谢应激高敏感性的转录谱分析

该数据集来自 NCBI GEO(GSE233225),对雄性 C57Bl/6 小鼠在慢性社会应激、2型糖尿病及对照条件下的额叶皮层进行 RNAseq 转录组分析,采用 Illumina NovaSeq 6000 平台、双端测序

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基因组分类GPL2424710090
GSE233225: Transcriptional profiling reveals high sensitivity to social vs. metabolic stress in frontal cortex of male mice

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

雄性小鼠额叶皮层对社会与代谢应激高敏感性的转录谱分析

Transcriptional profiling reveals high sensitivity to social vs. metabolic stress in frontal cortex of male mice

该数据集来自 NCBI GEO(GSE233225),对雄性 C57Bl/6 小鼠在慢性社会应激、2型糖尿病及对照条件下的额叶皮层进行 RNAseq 转录组分析,采用 Illumina NovaSeq 6000 平台、双端测序。数据包含 1 个文件,可用于比较不同应激模型下基因表达差异,探索情绪与代谢失调的中枢机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):慢性心理社会和代谢应激源破坏情感状态,并驱动频繁共病的情绪和心血管代谢障碍。然而,情绪和代谢稳态失调的中枢机制尚待定义。研究探索了慢性社会和代谢应激的行为学和全转录组影响(在雄性 C57Bl/6 小鼠中测试共享和独特的机制主题,这些小鼠接受:慢性社会应激(CSS)——社会隔离 7 周 + 最后 20 天每天两次社会对抗;2型糖尿病(T2D)——75 mg.kg-1 链脲佐菌素/21 周高脂饮食(43.2% kcal 来自脂肪);或对照条件。额叶皮层(FC)通过 RNAseq(Illumina NovaSeq 6000 测序系统,每样本 2x107 双端 reads)进行分析。CSS 诱导焦虑样行为以及快感缺失(蔗糖偏好降低),并伴有相对体重减轻。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL24247、10090。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE233225

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 31 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

慢性心理社会和代谢应激源破坏情感状态,并驱动频繁共病的情绪与心血管代谢障碍。然而,情绪和代谢稳态失调的中枢机制尚待明确。本研究探索了慢性社会和代谢应激对行为和全转录组的影响(在雄性C57Bl/6小鼠中检验共享和独特的机制主题,这些小鼠接受:慢性社会应激(CSS)——社会隔离7周+最后20天每日两次社会对抗;2型糖尿病(T2D)——75 mg.kg-1链脲佐菌素/21周高脂饮食(43.2%千卡来自脂肪);或对照条件)。通过RNAseq(Illumina NovaSeq 6000测序系统,每样本2x107双端 reads)对额叶皮层(FC)进行分析。CSS诱导了焦虑样行为及快感缺失(蔗糖偏好降低),并伴有相对体重减轻。T2D小鼠表现出焦虑样行为(开阔场中运动减少和趋触性),伴有轻度(+20-30%)体重增加和高血糖,以及空腹胰岛素和胰岛素抵抗(HOMA-IR)升高65-80%。

FC转录组对CSS尤为敏感,在检测到的15,097个基因中,有640个差异表达基因(DEGs)(316个下调/324个上调)(FDR<0.05,P<0.001)。基因集富集分析(GSEA)识别出222个对CSS敏感的生物过程和25条Reactome通路。最显著的主题集中在上调:生长/重塑(轴突发生、上皮生长/形态发生、血管生成、细胞连接、突触和ECM组织、脑/肢/心/腺/眼发育)、Ras信号和生长因子响应基因;以及下调:ATP代谢、线粒体和RNA加工通路。相比之下,FC转录组对代谢应激相对不敏感,然而使用较不保守的标准(FDR<0.10,未校正)识别出107个DEGs(71个下调/36个上调)和187个生物过程/5条Reactome通路。

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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