GSE117646:小胶质细胞翻译谱揭示衰老、淀粉样蛋白和tau汇聚的APOE通路

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE117646,聚焦小胶质细胞翻译谱分析,覆盖衰老、淀粉样蛋白和tau三种模型。研究采用RiboTag翻译谱方法,绕过细胞富集或分选带来的偏差,揭示三种条件下共有的转录改变,并识别出以APOE为中心、汇聚于CCL3和CCL4的调控网络

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基因组分类GPL2110310090
GSE117646: Microglial translational profiling reveals a convergent APOE pathway from aging, amyloid, and tau

基本信息

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基因组
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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

GSE117646:小胶质细胞翻译谱揭示衰老、淀粉样蛋白和tau汇聚的APOE通路

Microglial translational profiling reveals a convergent APOE pathway from aging, amyloid, and tau

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE117646,聚焦小胶质细胞翻译谱分析,覆盖衰老、淀粉样蛋白和tau三种模型。研究采用RiboTag翻译谱方法,绕过细胞富集或分选带来的偏差,揭示三种条件下共有的转录改变,并识别出以APOE为中心、汇聚于CCL3和CCL4的调控网络。数据还显示老年雌性样本中该网络多个共享转录本显著加剧,提示雌性AD易感性升高的潜在机制。数据可用于探索阿尔茨海默病中小胶质细胞APOE通路及性别差异相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 25 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):阿尔茨海默病(AD)是一种与年龄相关的神经退行性疾病,其特征为淀粉样变性、tau蛋白病以及大脑常驻先天免疫细胞小胶质细胞的激活。我们表明,RiboTag翻译谱分析方法可以绕过因细胞富集/细胞分选而导致的偏差。在我们最近题为“小胶质细胞翻译谱揭示衰老、淀粉样蛋白和tau汇聚的APOE通路”的研究中,我们利用在淀粉样变性、tau蛋白病和衰老模型中使用该方法获得的数据,揭示了一组共同的改变,并鉴定出一个以APOE驱动为中心、在所有条件下均汇聚于CCL3和CCL4的网络。值得注意的是,对老年雌性数据集的检查表明,该APOE网络中许多共享转录本显著加剧,揭示了雌性AD易感性增加的潜在机制。这项研究具有广

【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:GPL21103、10090。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://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE117646

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 19 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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。

数据说明

阿尔茨海默病(AD)是一种与年龄相关的神经退行性疾病,其特征为淀粉样变性、tau蛋白病变以及小胶质细胞(脑内驻留的固有免疫细胞)的激活。我们展示了一种RiboTag翻译谱分析方法,能够规避因细胞富集/细胞分选而导致的偏差。在我们近期题为“小胶质细胞翻译谱分析揭示衰老、淀粉样变性和tau蛋白病变汇聚于APOE通路”的研究中,我们利用该方法在淀粉样变性、tau蛋白病变和衰老模型中获取的数据,揭示了一组共同的改变,并鉴定出一个以APOE为核心驱动、在所有条件下均汇聚于CCL3和CCL4的网络。值得注意的是,对衰老雌性数据集的分析显示,该APOE网络中许多共享转录本显著加剧,揭示了雌性AD易感性增加的潜在机制。该研究对小胶质细胞转录组学方法具有广泛意义,并为与衰老和AD不同病理方面相关的小胶质细胞通路提供了新见解。

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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