阿尔茨海默病神经炎症风险基因可用RNase-H活性反义寡核苷酸靶向的人小胶质细胞研究(APOE亚组_GEO)

该数据集来自GEO,标题为阿尔茨海默病神经炎症风险基因可用RNase-H活性反义寡核苷酸靶向的人小胶质细胞研究(APOE亚组)

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL329959606
GSE222331: Alzheimer’s disease neuroinflammatory risk genes can be targeted with RNase-H active antisense oligonucleotides in human microglia (APOE subset_GEO)

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

阿尔茨海默病神经炎症风险基因可用RNase-H活性反义寡核苷酸靶向的人小胶质细胞研究(APOE亚组_GEO)

Alzheimer’s disease neuroinflammatory risk genes can be targeted with RNase-H active antisense oligonucleotides in human microglia (APOE subset_GEO)

该数据集来自GEO,标题为阿尔茨海默病神经炎症风险基因可用RNase-H活性反义寡核苷酸靶向的人小胶质细胞研究(APOE亚组)。数据基于表达谱芯片平台GPL32995,物种为人(9606),共1个文件,样例为GSE222331_series_matrix.txt.gz。源站描述聚焦APOE与TREM2作为AD最强风险因子,指出小胶质细胞蛋白跨物种保守性差,研究鉴定出能在人髓系细胞(含iPSC来源小胶质细胞)中选择性降低APOE和TREM2水平的ASO,并展示小鼠脑脊液单次推注递送足以使ASO成药。数据可用于研究AD相关风险基因表达调控与ASO靶向策略(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):小胶质细胞在维持脑稳态中发挥重要作用。编码载脂蛋白E(APOE)和髓系细胞触发受体2(TREM2)的基因变异被确定为阿尔茨海默病(AD)最强的风险因素,这凸显了小胶质细胞生物学在脑中的重要性。小胶质细胞蛋白的序列、结构和功能在物种间保守性差,这阻碍了靶向APOE和TREM2的治疗策略的开发。靶向APOE和TREM2的一种方法是使用反义寡核苷酸(ASO)调节其表达。在本研究中,我们鉴定出能在人髓系细胞(包括iPSC来源的小胶质细胞)中选择性且强效降低人APOE和TREM2水平的ASO。我们证明,在小鼠脑脊液中单次推注递送ASO足以使ASO成为药物

【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:Expression profiling by array、GPL32995、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=GSE222331

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 02 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

小胶质细胞在维持脑内稳态中发挥重要作用。载脂蛋白E(APOE)和髓系细胞触发受体2(TREM2)编码基因的遗传变异被确定为阿尔茨海默病(AD)最强的风险因素,这一发现凸显了小胶质细胞生物学在脑中的重要性。小胶质细胞蛋白的序列、结构和功能在物种间保守性较差,这阻碍了靶向APOE和TREM2的治疗策略的开发。靶向APOE和TREM2的一种方法是使用反义寡核苷酸(ASO)调节其表达。在本研究中,我们鉴定了能够选择性且强效降低人髓系细胞(包括iPSC来源的小胶质细胞)中人APOE和TREM2水平的ASO。我们证明,在小鼠脑脊液中单次推注给予ASO足以使ASO具有药理学活性,并在整个啮齿动物大脑中改变异种移植人小胶质细胞的表型,持续时间至少4周。

本研究首次证实,利用反义寡核苷酸(ASOs)可以剂量依赖的方式调控小胶质细胞基因的表达,从而在体内操纵人类小胶质细胞的表型,并展示了这些ASOs作为研究和治疗工具调节神经炎症的实用性。

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

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