Aβ毒性与兴奋性毒性中生物钟介导的神经元基因表达

该数据集来自 NCBI GEO(GSE206081),聚焦阿尔茨海默病等神经退行性疾病相关的神经元基因表达。研究对暴露于 Aβ 毒性和谷氨酸兴奋性毒性的原代神经元培养物进行 RNA 测序,比较转录组以理解神经元病理状态下的基因表达变化,并涉及生物钟介导的调控

geo
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基因组分类GPL2347910090
GSE206081: Circadian clock-mediated neuronal gene expression in Aβ toxicity and excitotoxicity

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

Aβ毒性与兴奋性毒性中生物钟介导的神经元基因表达

Circadian clock-mediated neuronal gene expression in Aβ toxicity and excitotoxicity

该数据集来自 NCBI GEO(GSE206081),聚焦阿尔茨海默病等神经退行性疾病相关的神经元基因表达。研究对暴露于 Aβ 毒性和谷氨酸兴奋性毒性的原代神经元培养物进行 RNA 测序,比较转录组以理解神经元病理状态下的基因表达变化,并涉及生物钟介导的调控。数据包含 1 个文件(GSE206081_series_matrix.txt.gz),可用于神经退行性疾病发病机制、治疗靶点和生物标志物相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):近几十年来,转录组分析已被广泛用于理解人类疾病的发病机制并识别治疗靶点和生物标志物。在阿尔茨海默病和帕金森病等神经退行性疾病患者中积累的报告也提供了与神经发病机制相关的基因表达失调的证据。然而,由于可及性低,从神经退行性疾病患者获取样本比其他人类疾病更具挑战性。此外,脑组织和脑脊液由多种细胞类型组成,因此不适合用于获取神经细胞类型特异性的基因表达谱。因此,我们在此报告暴露于 Aβ 毒性和谷氨酸兴奋性毒性的原代神经元培养物中的基因表达谱,以理解神经元中的病理性基因表达。通过 RNA 测序分析,我们比较转录组并发现 t

【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:GPL23479、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=GSE206081

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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

近几十年来,转录组分析已被广泛应用于理解人类疾病的发病机制以及识别治疗靶点和生物标志物。在阿尔茨海默病和帕金森病等神经退行性疾病患者中积累的研究报告也提供了与神经发病机制相关的基因表达失调的证据。然而,由于可及性低,从神经退行性疾病患者中获取样本比其他人类疾病更具挑战性。此外,脑组织和脑脊液由多种细胞类型组成,因此不适合用于获取神经细胞类型特异性的基因表达谱。因此,我们在此报告了暴露于Aβ毒性和谷氨酸兴奋性毒性的原代神经元培养物中的基因表达谱,以理解神经元中的病理性基因表达。通过RNA测序分析,我们比较了转录组,发现两组基因在Aβ毒性和兴奋性毒性中表现出相似的表达模式——它们在两种条件下均上调或下调。

两组中的基因与突触功能和细胞信号传导相关,这些是Aβ毒性和兴奋性毒性中已知会发生改变的生物学功能。有趣的是,分析揭示了一种可能性,即昼夜节律钟(产生日常节律的分子振荡器)相关基因在两种情况下均出现失调。我们证实了在Aβ毒性和谷氨酸兴奋性毒性中昼夜节律转录因子Bmal1水平降低。对Bmal1缺失神经元的RNA测序分析显示了BMAL1与突触功能之间的潜在关系。因此,这项转录组研究为昼夜节律钟在神经发病机制中的潜在作用提供了证据。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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