通过脑内诱饵受体表达拮抗Il10和Il4信号减轻Aβ积累

该数据集来自omicsdi.org,归类于神经系统疾病/阿尔茨海默病,主题标签为Transcriptomics。源站描述围绕阿尔茨海默病中免疫信号对病理进程的影响,提及抗炎细胞因子Il10和Il4脑内表达增加TgCRND8小鼠的Aβ负荷,以及IL10R和IL4R在AD模型和人类AD脑区随年龄上调,进

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时间序列分类Transcriptomics
时间序列Antagonizing Il10 and Il4 signaling via intracerebral decoy receptor expression attenuates Aβ accumulation

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

通过脑内诱饵受体表达拮抗Il10和Il4信号减轻Aβ积累

该数据集来自omicsdi.org,归类于神经系统疾病/阿尔茨海默病,主题标签为Transcriptomics。源站描述围绕阿尔茨海默病中免疫信号对病理进程的影响,提及抗炎细胞因子Il10和Il4脑内表达增加TgCRND8小鼠的Aβ负荷,以及IL10R和IL4R在AD模型和人类AD脑区随年龄上调,进而提出靶向Il10和Il4信号的诱饵受体策略。数据可用于研究该策略对Aβ积累的修饰作用(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):多条证据表明,免疫信号可影响阿尔茨海默病(AD)的病理进展,包括淀粉样蛋白沉积、tau聚集、突触病理和神经退行性轨迹。在早期研究中,我们报道了抗炎细胞因子白细胞介素-10(Il10)和白细胞介素-4(Il4)的脑内表达增加了TgCRND8小鼠的淀粉样β(Aβ)负荷,TgCRND8小鼠是AD型淀粉样变性的临床前模型。由于白细胞介素-10受体(IL10R)和白细胞介素-4受体(IL4R)在AD啮齿动物模型和人类AD大脑特定区域中均以年龄渐进方式上调,我们假设一种特异性靶向Il10和Il4信号的诱饵受体策略可能具有疾病修饰作用。我们将小鼠Il10R(sIl10R)和小鼠Il4R(sIl4R)的胞外域衍生为相应的重组可溶性

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE309404

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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

多条证据表明,免疫信号传导可影响阿尔茨海默病(AD)的病理进展,包括淀粉样蛋白沉积、tau聚集、突触病理及神经退行性轨迹。在早期研究中,我们报道了抗炎细胞因子白细胞介素-10(Il10)和白细胞介素-4(Il4)的脑内表达增加了TgCRND8小鼠的淀粉样蛋白β(Aβ)负荷,该小鼠是AD型淀粉样变性的临床前模型。由于白细胞介素-10受体(IL10R)和白细胞介素-4受体(IL4R)在AD啮齿动物模型及人AD大脑特定区域均呈年龄依赖性上调,我们假设特异性靶向Il10和Il4信号的诱饵受体策略可能具有疾病修饰作用。我们将小鼠Il10R(sIl10R)和小鼠Il4R(sIl4R)的胞外域衍生为相应的重组可溶性受体形式,并将这些受体经颅内递送至新生TgCRND8小鼠,或经海马内递送至已存在Aβ沉积的成年TgCRND8小鼠。

在新生期表达时,AAV介导的sIl10R和sIl4R表达可显著减轻TgCRND8小鼠的Aβ负荷;而在海马注射队列中,AAV-sIl4R可减少Aβ负荷,但sIl10R无此作用。sIl10R和sIl4R对小胶质细胞和星形胶质细胞增殖具有相反作用,其中sIl10R通常可减少胶质增生。RNAseq分析显示,sIl10R可能作为小胶质细胞免疫检查点抑制剂发挥作用,而sIl10R和sIl4R的表达均对昼夜节律相关基因表现出意想不到的影响。值得注意的是,在两种tau转基因模型中,尽管Il10和sIl10R均有稳健表达并对胶质细胞增殖产生影响,但二者均未改变tau病理。总之,这些数据表明,通过诱饵受体靶向生理性Il10或Il4信号通路可有益地影响淀粉样蛋白沉积,因此代表了一种用于AD治疗的新型免疫调节方法。

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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