基于肠道果蝇阿尔茨海默病模型的Aβ聚集体多样性数据与代码
该数据集包含来自基于肠道的果蝇阿尔茨海默病模型的研究数据与代码,研究对象为在消化道中表达Aβ1-42肽(携带Arctic突变E22G)或Aβ1-42二聚体构建体(T22Aβ1-42)的Drosophila melanogaster

基本信息
资源简介
基于肠道果蝇阿尔茨海默病模型的Aβ聚集体多样性数据与代码
Data and code from: Diversity of Aβ aggregates produced in a gut-based Drosophila model of Alzheimerâs disease
该数据集包含来自基于肠道的果蝇阿尔茨海默病模型的研究数据与代码,研究对象为在消化道中表达Aβ1-42肽(携带Arctic突变E22G)或Aβ1-42二聚体构建体(T22Aβ1-42)的Drosophila melanogaster。数据涉及使用发光共轭寡聚噻吩(LCOs)对果蝇肠道进行染色,以观察Aβ聚集体的异质性。研究显示,两种基因型的Aβ聚集体数量均随年龄增长而增加,且LCOs呈现不同的染色模式,T22Aβ1-42表达导致比Arctic突变Aβ1-42更重的Aβ负荷。该数据可用于研究Aβ聚集体的结构多样性与阿尔茨海默病病理机制(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):阿尔茨海默病(AD)是一种以记忆丧失和早逝为表现的神经退行性疾病。AD的一个主要组织病理学标志是由淀粉样β(Aβ)肽聚集体形成的淀粉样斑块,且Aβ聚集过程会产生具有不同结构的淀粉样纤维。在此,我们研究了在消化道中表达携带Arctic突变E22G的Aβ1-42肽(Arctic果蝇)或Aβ1-42二聚体构建体(T22Aβ1-42果蝇)的Drosophila melanogaster所产生的Aβ聚集体的异质性。使用发光共轭寡聚噻吩(LCOs)对果蝇肠道进行染色显示,两种基因型中Aβ聚集体的量均随年龄增长而增加。LCOs在果蝇中也表现出不同的染色模式。与携带Arctic突变的Aβ1-42相比,T22Aβ1-42的表达导致更重的Aβ负荷。由于
【主题与分类】
主题标签:Drosophila melanogaster、Alzheimer's disease、Protein misfolding。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://search.dataone.org/view/sha256%3A80e1e6974bc3208dc172188d3f9fd724380c16325f4b0e1772bad1f09da52d1e
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- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
阿尔茨海默病(AD)是一种神经退行性疾病,表现为记忆丧失和过早死亡。AD的一个主要组织病理学标志是由淀粉样β(Aβ)肽聚集形成的淀粉样斑块,而Aβ聚集过程会产生具有不同结构的淀粉样纤维。在此,我们研究了在消化道中表达带有北极突变E22G的Aβ1-42肽(北极果蝇)或Aβ1-42二聚体构建体(T22Aβ1-42果蝇)的果蝇所产生的Aβ聚集体的异质性。使用发光共轭寡聚噻吩(LCOs)对果蝇肠道进行染色显示,两种基因型中Aβ聚集体的数量均随年龄增长而增加。LCOs在果蝇中还表现出不同的染色模式。与带有北极突变的Aβ1-42相比,T22Aβ1-42的表达导致更重的Aβ负荷。由于这些基因型具有相似的中位生存时间,结果…我们利用果蝇在肠道中过表达Aβ肽,以研究其毒性和形态特征。表达Aβ的果蝇品系由D慷慨提供。
Crowther(阿斯利康、Floceleris、Oxbridge Solutions Ltd.,英国伦敦)。通过将依红蓝二钠盐掺入果蝇食物中,以视觉方式评估肠道屏障完整性。使用聚集体结合荧光团检测Aβ聚集体,并使用倒置Zeiss LSM 780激光扫描共聚焦显微镜(Zeiss,德国奥伯科亨)进行分析。使用Meso Scale Discovery(MSD)检测法对果蝇中的Aβ水平进行定量。,# 数据和代码来源:基于肠道的阿尔茨海默病果蝇模型中产生的Aβ聚集体多样性 数据集DOI:10.5061/dryad.b2rbnzssq ## 数据和文件结构说明 * Smurf检测: 肠道渗漏分析在果蝇8日龄时进行。果蝇的smurf表型为
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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