Aβ处理原代培养小鼠星形胶质细胞ODC1抑制作用的下一代RNA测序

该数据集为GSE185916,包含Aβ处理的原代培养小鼠星形胶质细胞的下一代RNA测序数据,旨在研究ODC1抑制剂DFMO对AD样星形胶质细胞的影响

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基因组回归GPL1702110090
GSE185916: Next generation RNA sequencing of Aβ-treated primary cultured mouse astrocytes to study the effect of ODC1 inhibition on AD-like astrocytes

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Aβ处理原代培养小鼠星形胶质细胞ODC1抑制作用的下一代RNA测序

Next generation RNA sequencing of Aβ-treated primary cultured mouse astrocytes to study the effect of ODC1 inhibition on AD-like astrocytes

该数据集为GSE185916,包含Aβ处理的原代培养小鼠星形胶质细胞的下一代RNA测序数据,旨在研究ODC1抑制剂DFMO对AD样星形胶质细胞的影响。数据覆盖naive与Aβ处理星形胶质细胞的转录组比较,以及DFMO在Aβ处理条件下的效应。可用于探索尿素循环在阿尔茨海默病星形胶质细胞中的作用及DFMO神经保护机制的转录组分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:尿素循环在阿尔茨海默病(AD)星形胶质细胞中的存在和作用尚未得到充分研究。过去,ODC1抑制剂DFMO(二氟甲基鸟氨酸)已被证明对AD样病理具有神经保护作用,但这种作用的生化机制在很大程度上仍不清楚。在本研究中,我们旨在比较naive和Aβ处理的星形胶质细胞的转录组,并进一步研究DFMO处理在Aβ处理条件下的效果。

【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:GPL17021、10090。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=GSE185916

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 04 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

目的:尿素循环在阿尔茨海默病(AD)星形胶质细胞中的存在及其作用尚未得到充分研究。过去,ODC1抑制剂DFMO(二氟甲基鸟氨酸)已被证明对AD样病理具有神经保护作用,但这种作用的生化机制在很大程度上仍不清楚。在本研究中,我们旨在比较未处理和Aβ处理的星形胶质细胞的转录组,并进一步研究在Aβ处理条件下DFMO处理的效果。方法:使用HiSeq 2500,在三种处理条件下,以 duplicates 形式通过高通量NGS生成原代星形胶质细胞培养物(来自P0-P1小鼠幼崽)的mRNA谱。使用Partek Genomics Suite分析序列读数,使用STAR进行比对,然后定量到小鼠基因组组装(mm10 Ensemble transcripts release 99),随后将其标准化为中位数比值,并使用DeSeq2算法进行差异分析。最后,参考KEGG数据库进行通路分析,以研究生物分子通路的差异表达。

结果:采用优化的数据分析流程,我们将每个样本约5000万条序列读段比对到小鼠基因组(版本mm10),并在数据集中鉴定出18783个基因。差异分析显示,在Aβ处理星形胶质细胞后,自噬相关基因上调,同时参与尿素循环代谢的基因被激活。DFMO抑制ODC1可诱导参与APP非淀粉样蛋白生成途径的基因上调,以及淀粉样蛋白生成相关基因的下调。通路分析显示,Aβ处理后尿素循环和尿素代谢过程通路上调,以及选择性自噬和吞噬体-溶酶体融合通路增强。结论:我们的研究首次对Aβ处理下的小鼠星形胶质细胞培养物转录组进行了详细分析,并利用RNA-seq技术、包含生物学重复,研究了ODC1抑制对其产生的影响。优化的数据

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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