快速进展型HAM/TSP患者脑脊液影响人胶质母细胞瘤细胞系线粒体DNA转录与结构

该数据集来自NCBI,包含1个文件,聚焦快速进展型HAM/TSP患者脑脊液对人胶质母细胞瘤细胞系线粒体DNA转录与结构的影响

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医学影像分类GPL301739606
GSE290808: Cerebrospinal fluid from HAM/TSP patients with rapid evolution affects mitochondrial DNA transcription and structure in human glioblastoma cell lines

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

快速进展型HAM/TSP患者脑脊液影响人胶质母细胞瘤细胞系线粒体DNA转录与结构

Cerebrospinal fluid from HAM/TSP patients with rapid evolution affects mitochondrial DNA transcription and structure in human glioblastoma cell lines

该数据集来自NCBI,包含1个文件,聚焦快速进展型HAM/TSP患者脑脊液对人胶质母细胞瘤细胞系线粒体DNA转录与结构的影响。研究涉及HTLV-1无症状携带者与不同进展速度的HAM/TSP患者脑脊液处理胶质母细胞瘤细胞后的RNA测序,发现快速进展型脑脊液显著下调线粒体DNA转录本。数据可用于探索HTLV-1相关神经疾病脑脊液对神经细胞的影响及线粒体功能变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):人类T淋巴细胞病毒1型(HTLV-1)相关脊髓病/热带痉挛性截瘫(HAM/TSP)是一种影响运动和感觉功能的进行性神经退行性疾病。虽然脑脊液(CSF)改变已被用于识别该疾病的生物标志物,但HTLV-1 CSF对神经细胞的影响仍未被探索。在此,我们研究了HTLV-1感染患者的CSF对胶质母细胞瘤细胞系的影响。CSF样本来自HTLV-1无症状携带者(HAC)(n=13)和HAM/TSP患者(n=21),根据疾病进展速度分为:非常慢(HAMvs)、典型(HAMt)和快速(HAMr)。用HTLV-1 CSF处理的胶质母细胞瘤细胞的RNA测序揭示了显著的基因表达变化,尤其是HAMr CSF,其导致线粒体DNA转录本的显著下调。共聚焦显微镜显示表型

【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:GPL30173、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=GSE290808

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 15 202,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

人类T淋巴细胞病毒1型(HTLV-1)相关脊髓病/热带痉挛性截瘫(HAM/TSP)是一种影响运动和感觉功能的进行性神经退行性疾病。虽然脑脊液(CSF)的改变已被用于识别该疾病的生物标志物,但HTLV-1脑脊液对神经细胞的影响仍未被探索。在此,我们研究了HTLV-1感染患者的脑脊液对胶质母细胞瘤细胞系的影响。脑脊液样本取自HTLV-1无症状携带者(HAC)(n=13)和HAM/TSP患者(n=21),后者根据疾病进展速度分为:极慢速(HAMvs)、典型(HAMt)和快速(HAMr)。用HTLV-1脑脊液处理的胶质母细胞瘤细胞的RNA测序显示,基因表达发生了显著变化,尤其是HAMr脑脊液,其导致线粒体DNA转录本显著下调。共聚焦显微镜显示线粒体网络的表型变化:与其他患者组的脑脊液相比,暴露于HAMr脑脊液的星形胶质细胞表现出更简单的线粒体网络。其特征是线粒体分支减少、每分支长度的连接点减少以及分支直径略有增加。

与未处理的细胞相比,HTLV+脑脊液扰乱了线粒体代谢。然而,这些变化在代谢层面有限,并且似乎不随HTLV供体状态而显著变化。总之,我们的发现表明,HTLV+脑脊液诱导胶质母细胞瘤细胞中的线粒体重组,可能有助于补偿脑脊液暴露所引起的应激。

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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