阿尔茨海默病风险相关Abi3基因位点缺失导致小鼠肥胖和全身代谢紊乱

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE212299系列数据,聚焦于阿尔茨海默病风险相关Abi3基因位点缺失对小鼠的影响

geo
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基因组分类GPL1905710090
GSE212299: Deletion of the Alzheimer’s disease risk associated Abi3 gene locus in mice results in obesity and systemic metabolic disruption

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

阿尔茨海默病风险相关Abi3基因位点缺失导致小鼠肥胖和全身代谢紊乱

Deletion of the Alzheimer’s disease risk associated Abi3 gene locus in mice results in obesity and systemic metabolic disruption

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE212299系列数据,聚焦于阿尔茨海默病风险相关Abi3基因位点缺失对小鼠的影响。研究发现,Abi3基因缺失导致非转基因小鼠出现肥胖表型,表现为体重和体脂显著增加、能量消耗减少。数据通过高通量测序进行表达谱分析,可用于探索Abi3基因在代谢调控中的作用及其与阿尔茨海默病风险的关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在人类ABI3基因中鉴定出一个罕见的编码变异,该变异与阿尔茨海默病(AD)风险增加相关。在此发现之后,我们最近证明,在5xFAD淀粉样变性转基因小鼠模型中,Abi3基因位点的缺失显著加剧了AD神经病理。在对Abi3缺失在小鼠中功能影响的相关调查过程中,我们意外发现了Abi3缺失对这些5xFAD小鼠的非转基因同窝仔鼠的影响。在这些小鼠中,我们发现Abi3基因位点的缺失导致了肥胖表型。因此,我们研究了这一偶然发现。在本报告中,我们证明缺乏Abi3的小鼠体重和体脂显著增加。此外,我们确定这些缺乏Abi3的小鼠能量消耗减少。另外,我们发现缺失

【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:GPL19057、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=GSE212299

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 13 202,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=GSE212299

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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

在人类ABI3基因中发现了一种罕见的编码变异,该变异与阿尔茨海默病(AD)风险增加相关。在此发现之后,我们最近证明,在5xFAD淀粉样变性转基因小鼠模型中,Abi3基因座的缺失显著加剧了AD神经病理。在一项关于Abi3缺失对小鼠功能影响的相关研究中,我们意外发现了Abi3缺失对这些5xFAD小鼠非转基因同窝仔鼠的影响。在这些小鼠中,我们发现Abi3基因座的缺失导致了肥胖表型。因此,我们对这一偶然发现进行了研究。在本报告中,我们证明缺乏Abi3的小鼠体重和体脂显著增加。此外,我们确定这些缺乏Abi3的小鼠能量消耗减少。另外,我们发现Abi3基因座的缺失改变了基因表达,尤其是在下丘脑内的免疫通路中。

随后对中枢神经系统(CNS)的免疫组织学分析显示,在缺乏Abi3的小鼠中,小胶质细胞的数量和面积特异性地在下丘脑内侧基底部减少。总而言之,这项研究确立了Abi3基因座的功能重要性,尤其是在CNS中,在系统代谢调节和维持健康体重方面。

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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