体外重建人血脑屏障揭示APOE4在周细胞中的致病机制

该数据集来自NCBI GEO,标题为体外重建人血脑屏障揭示APOE4在周细胞中的致病机制,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病分类

geo
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基因组分类GPL111549606
GSE125869: Reconstruction of the Human Blood-Brain Barrier in vitro reveals a Pathogenic Mechanism of APOE4 in Pericytes

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

体外重建人血脑屏障揭示APOE4在周细胞中的致病机制

Reconstruction of the Human Blood-Brain Barrier in vitro reveals a Pathogenic Mechanism of APOE4 in Pericytes

该数据集来自NCBI GEO,标题为体外重建人血脑屏障揭示APOE4在周细胞中的致病机制,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病分类。源站描述指出,多数阿尔茨海默病患者及20–40%非痴呆老年人存在脑淀粉样血管病(CAA),APOE4等位基因是CAA和散发性AD最强的遗传风险因素,但致病机制未知。研究通过共培养内皮细胞、周细胞和星形胶质细胞在3D支架上重建人血脑屏障体外模型,发现淀粉样蛋白在体外血脑屏障上积累,且APOE4纯合与杂合模型均表现出相关表型。数据包含1个文件,可用于研究APOE4相关血脑屏障功能障碍机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 29 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):大多数阿尔茨海默病患者和20–40%的非痴呆老年人经历沿脑血管的淀粉样沉积,这种情况称为脑淀粉样血管病(CAA)。CAA损害血脑屏障(BBB)的功能,导致缺血、出血和加速的认知功能障碍。APOE4等位基因是CAA和散发性AD已知最强的遗传风险因素,然而这种易感性的致病机制尚不清楚。在这里,我们通过共培养BBB的三种细胞成分——内皮细胞、周细胞和星形胶质细胞——在3D支架中构建可操作的模型,重现BBB的关键解剖和生理特性,从而在体外重建人BBB。与体内BBB类似,我们发现淀粉样蛋白在我们的体外BBB(iBBB)上积累,并且APOE4纯合和杂合iBBB均表现出

【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:GPL11154、9606。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=GSE125869

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 03 201,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE125869

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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

大多数阿尔茨海默病患者以及20%–40%的非痴呆老年人群,其脑血管周围存在淀粉样蛋白沉积,这一状况被称为脑淀粉样血管病(CAA)。CAA损害血脑屏障(BBB)的功能,导致缺血、出血以及认知功能障碍加速。APOE4等位基因是已知最强的CAA和散发性AD遗传风险因素,然而这种易感性的致病机制尚不清楚。在此,我们通过将BBB的三种细胞成分——内皮细胞、周细胞和星形胶质细胞——在3D支架中共培养,在体外重建人BBB,以构建一个可操作的模型,重现BBB的关键解剖和生理特性。与体内BBB类似,我们发现淀粉样蛋白会在我们的体外BBB(iBBB)上积累,且APOE4纯合和杂合iBBB均表现出显著多于APOE3/3 iBBB的淀粉样蛋白积累。组合实验揭示,周细胞在CAA的发生中具有因果作用。我们发现,APOE表达在APOE4周细胞中显著上调,而在星形胶质细胞或内皮细胞中则不然。

转录谱分析显示,钙调神经磷酸酶/NFAT信号在APOE4周细胞中失调。药理学抑制钙调神经磷酸酶导致APOE下调,随后减少了iBBB上的淀粉样蛋白沉积。这些结果表明周细胞在脑淀粉样蛋白沉积中具有意想不到的作用,并主张将抑制钙调神经磷酸酶/NFAT信号作为减轻APOE4易感性至CAA及潜在AD的治疗策略。

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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