细胞类型分辨率脑转录组：Plp1与Cnp1缺失突变小鼠神经元-胶质细胞相互作用分析

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE185092

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数据说明

全局基因表达谱分析是深入了解生理和病理细胞机制的有力工具。然而，哺乳动物大脑中细胞的高度复杂性是基因表达谱分析的一大障碍。在特定细胞群体中发生的具有生理相关性的转录变化，在细胞复杂的样本中很可能无法被检测到。纯化单一神经细胞类型群体可消除这些困难。我们在转基因小鼠中通过标记表达GFP变体的遗传定义神经细胞类型来应对这一问题。当与荧光激活细胞分选（FACS）或激光捕获显微切割（LCM）等分离技术结合时，从未固定细胞中分离完整RNA进行全局转录组分析成为可能。在本研究中，我们应用FACS和LCM分离神经元和胶质细胞，以深入了解细胞类型特异性基因表达。我们使用FACS对胶质前体细胞、小胶质细胞和少突胶质细胞进行了表达谱分析，并生成了胶质细胞类型的转录组数据库。

采用LCM技术研究了从小鼠模型皮层中分离的单个胼胝体投射神经元，这些小鼠模型会发展为成年起病的轴突变性，而这是许多神经退行性疾病（如帕金森病、阿尔茨海默病和多发性硬化症（MS））的标志性特征。识别轴突变性背后的分子机制对于设计神经退行性疾病的合理疗法至关重要。因此，我们对野生型对照组、Cnp1和Plp1缺失突变小鼠（髓鞘特异性基因）在成年期的4个不同时间点进行了表达谱分析。Cnp1和Plp1缺失突变体显示出轴突肿胀，并随年龄增长出现严重的神经退行性变，尽管中枢神经系统髓鞘在超微结构上似乎未受影响。总之，我们展示了在体内对基因定义的神经元亚型进行基因表达谱快照的可行性，以及在特定时间点比较形态相似的神经元的可行性。

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。