APOE3 Christchurch纯合子抵抗常染色体显性阿尔茨海默病的tau神经病理与细胞图谱

该数据集来自NCBI GEO,包含一例常染色体显性阿尔茨海默病(ADAD)PSEN1 E280A携带者且为APOE3 Christchurch纯合子的随访PET影像与尸检发现,该个体在预期发病年龄后近三十年未出现症状

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基因组分类GPL203019606
GSE206744: Distinct tau neuropathology and cellular profiles of a APOE3 Christchurch homozygote protected against Autosomal Dominant Alzheimer’s dementia

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

APOE3 Christchurch纯合子抵抗常染色体显性阿尔茨海默病的tau神经病理与细胞图谱

Distinct tau neuropathology and cellular profiles of a APOE3 Christchurch homozygote protected against Autosomal Dominant Alzheimer’s dementia

该数据集来自NCBI GEO,包含一例常染色体显性阿尔茨海默病(ADAD)PSEN1 E280A携带者且为APOE3 Christchurch纯合子的随访PET影像与尸检发现,该个体在预期发病年龄后近三十年未出现症状。数据覆盖额叶、海马和枕叶皮层的转录组表达谱,可用于研究tau病理区域分布差异、RORB阳性神经元、稳态星形胶质细胞及APOE表达等保护机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们描述了一位常染色体显性阿尔茨海默病(ADAD)PSEN1 E280A携带者的体内随访PET成像和尸检发现,该携带者同时为APOE3 Christchurch(APOE3ch)变异纯合子,并在预期发病年龄后近三十年免受阿尔茨海默病症状影响。我们识别出一种独特的tau病理解剖模式,其特征为体内非典型积累和尸检区域分布异常,表现为额叶皮层免受累及而枕叶皮层严重病理。额叶皮层和海马受tau病理影响小于枕叶皮层,含有相关孤儿受体B(RORB)阳性神经元、稳态星形胶质细胞和较高的APOE表达。枕叶皮层是唯一显示脑淀粉样血管病(CAA)的皮层区域,表现出独特的慢性炎症小胶

【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:GPL20301、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=GSE206744

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 26 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE206744

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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

我们描述了1例常染色体显性阿尔茨海默病(ADAD)PSEN1 E280A携带者的体内随访PET成像和尸检结果,该携带者同时为APOE3 Christchurch(APOE3ch)变异的纯合子,并且在超出预期发病年龄近三十年后仍未出现阿尔茨海默病症状。我们识别出一种独特的tau病理解剖模式,其特征为体内非典型蓄积和尸检时异常的区域分布,表现为额叶皮质免受累及而枕叶皮质存在严重病理。额叶皮质和海马受tau病理的影响轻于枕叶皮质,其中含有相关孤儿受体B(RORB)阳性神经元、稳态星形胶质细胞和较高的APOE表达。枕叶皮质是唯一显示脑淀粉样血管病(CAA)的皮质区域,表现出独特的慢性炎症性小胶质细胞特征和较低的APOE表达。因此,Christchurch变异影响tau病理的分布,调节ADAD的发病年龄、严重程度、进展和临床表现,提示可能的治疗策略。

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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