人阿尔茨海默病脑内表达改变基因的整合分析(RNA-Seq)
该数据集来自 NCBI GEO(GSE173955),针对人阿尔茨海默病(AD)脑组织,特别是海马区,采用转录组芯片与 RNA-Seq 对同一批 Hisayama 研究样本进行基因表达谱检测,并对三种方法结果做整合分析;同时将基因芯片应用于 6 月龄 AppNL-G-F/NL-G-F 敲入 AD 模

基本信息
资源简介
人阿尔茨海默病脑内表达改变基因的整合分析(RNA-Seq)
Integrative analysis of altered genes expressed in human Alzheimer’s disease brain (RNA-Seq)
该数据集来自 NCBI GEO(GSE173955),针对人阿尔茨海默病(AD)脑组织,特别是海马区,采用转录组芯片与 RNA-Seq 对同一批 Hisayama 研究样本进行基因表达谱检测,并对三种方法结果做整合分析;同时将基因芯片应用于 6 月龄 AppNL-G-F/NL-G-F 敲入 AD 模型小鼠海马作为临床前阶段模型,开展跨物种比较。数据可用于识别 AD 海马分子病理改变、筛选差异表达基因及功能注释聚类分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:May 05 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们此前对为 Hisayama 研究捐献的人死后阿尔茨海默病(AD)脑组织进行了比较基因表达谱分析。AD 脑的海马显示出最显著的基因表达谱改变 [PMID: 23595620]。在本研究中,为了识别 AD 海马的分子病理改变,我们对相同样本应用了人类转录组芯片和 RNA 测序,并重新分析了基因芯片数据,还对全部 3 种方法进行了整合分析。我们还对 6 月龄 AppNL-G-F/NL-G-F 敲入 AD 模型小鼠的海马应用了基因芯片,作为临床前 AD 阶段模型,最后进行了种间比较。对人类全部 3 种或至少 2 种方法结果进行的功能注释聚类显示,突触、细胞连接、钙调蛋白结合、离子转运和糖蛋白是受影响最显著的通路。
【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:GPL18460、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=GSE173955
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jan 10 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
我们此前曾对为Hisayama研究捐赠的人死后阿尔茨海默病(AD)脑组织进行过比较基因表达谱分析。AD脑组织的海马显示出基因表达谱最显著的改变[PMID: 23595620]。在本研究中,为识别AD海马的分子病理学改变,我们对相同样本应用了人类转录组芯片和RNA测序,并重新分析了基因芯片数据,还对全部3种方法进行了整合分析。我们还对6月龄AppNL-G-F/NL-G-F敲入AD模型小鼠的海马(作为临床前AD阶段模型)应用了基因芯片,最后进行了种间比较。对人类全部3种方法或至少2种方法结果进行的功能注释聚类显示,突触、细胞连接、钙调蛋白结合、离子转运和糖蛋白是受影响最大的条目。
在表现出显著淀粉样变性但无神经元变性的AppNL-G-F/NL-G-F小鼠海马中,我们发现归类于信号传导的基因表达上调,特别是具有二硫键或糖蛋白的信号肽,以及细胞的先天免疫应答和溶酶体。将扩展的人类数据与小鼠数据进行比较,我们通过qRT-PCR发现并确认了2个共同上调的基因,Clec7a和C4b,它们诱导先天免疫应答和突触消除。我们还通过qRT-PCR发现并确认了2个共同下调的基因,一个是Slc17a6,它可以影响谷氨酸的突触传递,第二个是Rxfp1,它参与基因转录。淀粉样蛋白积累是6月龄AppNL-G-F/NL-G-F小鼠AD的主要标志,因此我们的数据表明,淀粉样蛋白积累诱导先天免疫应答、突触消除,此外它还可以降低谷氨酸传递,并在海马AD大脑早期、神经元变性之前影响基因转录。
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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