AppNL-G-F敲入阿尔茨海默病小鼠模型海马基因表达比较分析

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE157161

标准获取流程：

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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

为识别阿尔茨海默病（AD）脑内的分子病理改变，我们此前曾利用为久山研究捐赠的死后人脑制备的RNA，通过人类基因芯片进行过比较基因表达谱分析。AD脑的海马体显示出最显著的基因表达谱改变（PMID：23595620）。在本研究中，为全面了解AD海马体的基因表达谱，我们对同一批样本应用了人类转录组芯片和深度RNA测序，并重新分析了基因芯片数据，对全部3种方法进行了整合分析。我们还对6月龄App[NL-G-F/NL-G-F]敲入AD模型小鼠的海马体应用了基因芯片，最后进行了种间比较。对人类AD海马体3种方法整合分析所得最显著改变基因的IPA分析显示，神经传递、突触传递和神经元发育是显著下降程度最高的功能。

在表现出显著淀粉样变性但无神经元变性的App[NL-G-F/NL-G-F]小鼠海马体中，我们发现Gfap（星形胶质细胞标记物）和Cd68（小胶质细胞标记物）基因的表达显著上调，同时细胞免疫应答类别中的基因也显著上调。比较人类和小鼠数据，我们发现主要的共同基因与炎症细胞的募集有关。淀粉样蛋白β积累是6月龄App[NL-G-F/NL-G-F]小鼠AD的主要标志，因此我们的数据表明，在AD脑早期阶段，淀粉样蛋白β积累在神经元变性之前就增加了炎症细胞的募集。

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。