GSE132903：阿尔茨海默病中颞回转录组变化：RNA代谢与线粒体相关膜（MAM）基因的重要性

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE132903

标准获取流程：

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2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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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

我们使用Illumina Human HT-12 v4芯片比较了阿尔茨海默病(AD=97)与非痴呆对照组(ND=98)中颞回(MTG；BA21)的RNA表达。共有938个转录本表现出高度差异表达(校正p<0.01；log2倍数变化(FC)≥|0.500|)，其中AD中411个过表达，527个低表达。我们的结果与独立数据集中通过激光捕获显微切割从MTG获取的AD和ND神经元表达谱相关(log2 FC相关性：r=0.504；p=2.2e-16)。此外，选定的效应通过qPCR进行了验证。ANOVA分析显示，性别对AD反应无差异，但检测到一些性别特异性基因(例如：男性中的IL8和AGRN，女性中的HSPH1和GRM1)。几个转录本与Braak分期(例如AEBP1和DNALI1)、死前MMSE(例如AEBP1和GFAP)以及缠结密度(例如RNU1G2和DNALI1)相关。在通路水平上，我们检测到突触小泡过程和GABA能传递基因的富集。

最后，应用加权基因共表达网络分析（WGCNA），我们识别出4个表达模块，这些模块富集了神经元和突触基因、线粒体相关膜（MAM）、化学刺激和嗅觉受体以及非编码RNA代谢基因。我们的结果代表了对大量阿尔茨海默病（AD）和神经退行性疾病（ND）样本中MTG mRNA谱的广泛描述。这些数据提供了一份与AD相关的基因列表，并且与神经原纤维缠结密度相关。此外，这些数据强调了线粒体膜和与嗅觉受体相关的转录本在AD中的重要性。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。