单核转录组解析CSF1R相关障碍中胶质细胞的贡献

该数据集来自 cellxgene.cziscience.com,主题为神经系统疾病与阿尔茨海默病,聚焦CSF1R相关障碍(CSF1R-RD)

cellxgene
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基因组分类Alzheimer diseasenormal
Deciphering glial contributions to CSF1R-related disorder via single-nuclear transcriptomic profiling

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

单核转录组解析CSF1R相关障碍中胶质细胞的贡献

该数据集来自 cellxgene.cziscience.com,主题为神经系统疾病与阿尔茨海默病,聚焦CSF1R相关障碍(CSF1R-RD)。研究对一名患有遗传性、进行性痴呆的老年男性脑组织进行单核转录组分析,尸检显示成人起病脑白质病伴轴突球样变和色素胶质细胞(ALSP)的典型特征,长读长测序发现短读长外显子测序无法检出的CSF1R新缺失。数据可用于探索CSF1R-RD白质变性的机制及胶质细胞贡献(来源 cellxgene.cziscience.com)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):CSF1R相关障碍(CSF1R-RD)是一种神经退行性疾病,主要因CSF1R基因的遗传改变而影响白质,该基因由小胶质细胞表达。我们研究了一位患有遗传性、进行性痴呆障碍且病因不明的老年男性。针对脑白质营养不良和其他神经退行性疾病的标准基因检测结果为阴性。脑尸检揭示了成人起病脑白质病伴轴突球样变和色素胶质细胞(ALSP)的典型特征,包括受累白质中融合性白质变性伴轴突球样变和色素胶质细胞,与CSF1R-RD一致。随后的长读长测序在CSF1R中鉴定出一个短读长外显子测序无法检测到的新缺失。为了深入了解CSF1R-RD中白质变性的潜在机制,我们研究了多个脑r

【主题与分类】

主题标签:Alzheimer disease、normal。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://cellxgene.cziscience.com/collections/7c4552fd-8a6d-4da3-9854-2dfa8baca8bf

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    • 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

CSF1R相关疾病(CSF1R-RD)是一种神经退行性疾病,主要因CSF1R基因的遗传改变而影响白质,该基因由小胶质细胞表达。我们研究了一位患有遗传性、进行性痴呆症的老年男性,其病因不明。针对脑白质营养不良和其他神经退行性疾病的标准基因检测结果为阴性。脑部尸检揭示了成人起病的伴有轴突球样体和色素胶质细胞的脑白质病(ALSP)的典型特征,包括受影响白质中的融合性白质变性,伴有轴突球样体和色素胶质细胞,与CSF1R-RD相符。随后的长读长测序在CSF1R中识别出一个新的缺失,而短读长外显子组测序未能检测到。为了深入了解CSF1R-RD中白质变性的潜在机制,我们研究了表现出不同程度白质病理的多个脑区。我们发现,包括完整白质在内的各脑区中CSF1R转录本和蛋白质均减少。

单核RNA测序(snRNAseq)鉴定出两种与疾病相关的小胶质细胞状态:富含脂质的小胶质细胞(表达GPNMB、ATG7、LGALS1、LGALS3)和炎症性小胶质细胞(表达IL2RA、ATP2C1、FCGBP、VSIR、SESN3),以及一小群CD44+外周单核细胞来源的巨噬细胞,表现出迁移和吞噬特征。具有阿米巴样形态的GPNMB+富含脂质小胶质细胞代表了终末期疾病的小胶质细胞状态。疾病相关的少突胶质细胞表现出细胞应激特征和凋亡相关基因失调。疾病相关的少突胶质前体细胞(OPCs)表现出向成熟形成髓鞘的少突胶质细胞分化失败,表现为LRP1、PDGFRA、SOX5、NFIA上调,以及NKX2-2、NKX6.2、SOX4、SOX8、TCF7L2、YY1、ZNF488下调。总体而言,我们的发现突出了脱髓鞘过程中小胶质细胞–少突胶质细胞之间的串扰,涉及的疾病包括:阿尔茨海默病、伴有球状体的弥漫性遗传性白质脑病1型、正常。组织:前额叶皮层、额叶白质、枕叶白质、白质

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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