GSE254006:斑马鱼幼鱼脑中运动纤毛调节神经元与星形胶质细胞活动

该数据集来自 NCBI GEO,包含斑马鱼幼鱼脑内运动纤毛对神经元和星形胶质细胞活动影响的高通量表达谱数据,共 1 个文件(GSE254006_series_matrix.txt.gz)

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时间序列分类GPL305607955
GSE254006: Motile cilia modulate neuronal and astroglial activity in the zebrafish larval brain

基本信息

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分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

GSE254006:斑马鱼幼鱼脑中运动纤毛调节神经元与星形胶质细胞活动

Motile cilia modulate neuronal and astroglial activity in the zebrafish larval brain

该数据集来自 NCBI GEO,包含斑马鱼幼鱼脑内运动纤毛对神经元和星形胶质细胞活动影响的高通量表达谱数据,共 1 个文件(GSE254006_series_matrix.txt.gz)。研究关注纤毛介导的脑脊液流动与脑功能之间的联系,涉及纤毛运动缺失对端脑室形态、神经活动、光刺激响应及星形胶质细胞钙信号的影响。数据可用于分析相关基因表达变化,支持循环系统疾病及其他脑功能研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):大脑使用一个专门系统来运输脑脊液(CSF),该系统由相互连接的脑室组成,脑室内衬有运动纤毛的室管膜细胞。这些细胞与脑脊液分泌和心脏压力梯度共同作用,以调节脑脊液动力学。迄今为止,纤毛介导的脑脊液流动与脑功能之间的联系知之甚少。使用斑马鱼幼鱼作为模型系统,我们发现纤毛运动的丧失不会改变祖细胞增殖、脑形态或自发神经活动,尽管会导致端脑室扩大。我们观察到视顶盖和后脑中神经元对光刺激的反应发生改变,以及缰核中的脑不对称缺陷。最后,我们研究了星形胶质细胞,因为它们接触脑脊液并调节神经元活动。我们的分析揭示,在自发和 li 期间,星形胶质细胞钙信号减少。

【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:GPL30560、7955。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=GSE254006

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 21 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE254006

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

大脑使用一个专门系统来运输脑脊液(CSF),该系统由相互连接的脑室组成,脑室内衬有运动纤毛的室管膜细胞。这些细胞与CSF分泌和心脏压力梯度共同作用,以调节CSF动力学。迄今为止,纤毛介导的CSF流动与脑功能之间的联系仍知之甚少。以斑马鱼幼体为模型系统,我们发现纤毛运动能力的丧失不会改变祖细胞增殖、脑形态或自发神经活动,尽管会导致端脑脑室扩大。我们观察到视顶盖和后脑中神经元对光刺激的反应发生改变,以及缰核中的脑不对称性缺陷。最后,我们研究了星形胶质细胞,因为它们与CSF接触并调节神经元活动。我们的分析揭示,在自发活动和光诱发活动期间,星形胶质细胞的钙信号均减少。我们的发现强调了运动纤毛通过调节神经和星形胶质细胞网络在调控脑生理学中的作用。

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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