缺氧诱导的细胞外囊泡递送CircOGDH介导神经-BBB耦合

研究关注缺氧神经元来源的CircOGDH通过sEV传递至脑内皮细胞,影响血脑屏障完整性与血管功能,涉及MCAO/R小鼠、胶质母细胞瘤模型及体外共培养

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE266881: Hypoxia-Induced Neural-BBB Coupling via Extracellular Vesicles Delivering CircOGDH

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

缺氧诱导的细胞外囊泡递送CircOGDH介导神经-BBB耦合

Hypoxia-Induced Neural-BBB Coupling via Extracellular Vesicles Delivering CircOGDH

该数据集来自NCBI GEO,标题为“Hypoxia-Induced Neural-BBB Coupling via Extracellular Vesicles Delivering CircOGDH”,属于肿瘤/脑肿瘤分类。数据为高通量测序表达谱,平台GPL24676,物种9606,包含1个文件GSE266881_series_matrix.txt.gz。研究关注缺氧神经元来源的CircOGDH通过sEV传递至脑内皮细胞,影响血脑屏障完整性与血管功能,涉及MCAO/R小鼠、胶质母细胞瘤模型及体外共培养。数据可用于分析CircOGDH相关基因表达变化及神经血管耦合机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 07 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):许多神经系统疾病涉及神经血管耦合的改变,即神经元与血脑屏障(BBB)之间的连接变化。CircOGDH是一种与缺氧神经元相关的环状RNA。在本研究中,我们探究了在缺氧条件下神经元来源的CircOGDH如何影响BBB相关内皮细胞。我们使用神经元特异性AAV降低MCAO/R(大脑中动脉闭塞/再灌注)小鼠的神经元CircOGDH表达,导致缺血性卒中小鼠的BBB结构和维持受损。我们发现,在胶质母细胞瘤模型中,给予富含CircOGDH的sEVs(小细胞外囊泡)有助于脑血管保持完整性。此外,我们在体外共培养系统中揭示,缺氧神经元将sEVs中的CircOGDH转移至ECs,导致COL4A4表达增加并改善ECs功能。另外,分析AIS中的CircOGDH水平

【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:GPL24676、9606。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE266881

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 20 202,引用时请注意版本时效。

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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

许多神经系统疾病涉及神经血管耦合的改变,即神经元与血脑屏障(BBB)之间的连接。CircOGDH是一种与缺氧神经元相关的环状RNA。本研究探讨了缺氧条件下神经元来源的CircOGDH如何影响BBB相关内皮细胞。我们使用神经元特异性AAV降低MCAO/R(大脑中动脉闭塞/再灌注)小鼠神经元中CircOGDH的表达,导致缺血性脑卒中小鼠BBB结构和维持受损。我们发现,在胶质母细胞瘤模型中,向脑肿瘤给予富含CircOGDH的小细胞外囊泡(sEVs)有助于维持血管完整性。此外,我们在体外共培养系统中揭示,缺氧神经元将sEVs中的CircOGDH转移至内皮细胞(ECs),导致COL4A4表达增加并改善ECs功能。此外,分析AIS患者血浆(伴或不伴出血转化)中CircOGDH水平显示,CircOGDH表达与BBB损伤之间存在强关联。

这些发现表明,处于缺氧应激下的神经元会释放含有CircOGDH的小细胞外囊泡(sEVs)进入微环境,这些囊泡与内皮细胞(ECs)相互作用并调控COL4A4的表达,从而增强血管完整性。

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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