NSC34运动神经元TDP43调控转录组分析:敲低与对照及野生型与TDP43 M337V突变

该数据集来自omicsdi.org,聚焦NSC34运动神经元在TDP43调控下的转录组变化,涵盖敲低与对照、野生型与TDP43 M337V突变两种比较设计

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基因组分类Transcriptomics
Comprehensive Transcriptomic Analysis of NSC34 Motor Neurons following TDP43 Modulation: Knockdown vs. Control and Wild Type vs. TDP43 M337V Mutation

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

NSC34运动神经元TDP43调控转录组分析:敲低与对照及野生型与TDP43 M337V突变

该数据集来自omicsdi.org,聚焦NSC34运动神经元在TDP43调控下的转录组变化,涵盖敲低与对照、野生型与TDP43 M337V突变两种比较设计。TDP43是一种与ALS、FTLD、阿尔茨海默病和帕金森病等神经退行性疾病密切相关的核糖核蛋白,其核内缺失和胞质聚集是常见功能异常,M337V等突变会加剧胞质错误定位和神经毒性。数据可用于研究TDP43功能缺失或突变对RNA加工和转录组的影响,识别差异表达基因及相关通路,为神经退行性疾病机制探索和潜在靶点发现提供转录组层面的支持(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):43 kDa的反式反应DNA结合蛋白(TDP43)是一种与多种神经退行性疾病密切相关的核糖核蛋白。在正常条件下,TDP43主要定位于细胞核,在RNA代谢中发挥关键作用。其功能需要在细胞核与细胞质之间穿梭。TDP43功能障碍在包括肌萎缩侧索硬化(ALS)、额颞叶变性(FTLD)、阿尔茨海默病(AD)和帕金森病在内的神经退行性疾病发病机制中起重要作用。TDP43的一种常见功能障碍是核内缺失和蛋白在细胞质中聚集。此外,易于聚集的突变,如TDP43M337V突变,会加剧TDP43向细胞质的错误定位,增加神经元毒性。鉴于TDP43在RNA加工中的关键作用,其缺失或突变会破坏转录组

【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/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-13738

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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

43 kDa的transactive response DNA结合蛋白(TDP43)是一种核糖核蛋白,与多种神经退行性疾病密切相关。在正常条件下,TDP43主要定位于细胞核,在RNA代谢中发挥关键作用。其功能需要在细胞核与细胞质之间穿梭。TDP43功能障碍在包括肌萎缩侧索硬化(ALS)、额颞叶变性(FTLD)、阿尔茨海默病(AD)和帕金森病在内的神经退行性疾病发病机制中起重要作用。TDP43的一种常见功能障碍是核内耗竭和胞质聚集。此外,易于聚集的突变,如TDP43M337V突变,会加剧TDP43向细胞质的错误定位,增加神经元毒性。鉴于TDP43在RNA加工中的关键作用,其耗竭或突变会破坏转录组格局,导致RNA加工和剪接异常。在本研究中,我们采用了一种同时捕获编码和非编码RNA的文库制备方法,在NSC34运动神经元中敲低TDP43或表达突变型TDP43M337V后,生成了全面的核转录组数据集。

这一精细策略极大地增进了我们对TDP43功能障碍与细胞转录组之间复杂相互作用的理解,为TDP43蛋白病的发病机制提供了宝贵的见解。

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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