家族性阿尔茨海默病APPV717I突变iPSC来源神经元异种移植转录组数据集

该数据集来自NCBI GEO,包含将携带家族性阿尔茨海默病APPV717I突变的人iPSC来源神经元移植到小鼠前脑后的单核RNA测序表达谱数据

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医学影像预测GPL246769606
GSE231639: Xenografted human iPSC-derived neurons with the familial Alzheimer’s disease APPV717I mutation reveal dysregulated transcriptome signatures linked to synaptic function and implicate LINGO2 as a disease signaling mediator

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

家族性阿尔茨海默病APPV717I突变iPSC来源神经元异种移植转录组数据集

Xenografted human iPSC-derived neurons with the familial Alzheimer’s disease APPV717I mutation reveal dysregulated transcriptome signatures linked to synaptic function and implicate LINGO2 as a disease signaling mediator

该数据集来自NCBI GEO,包含将携带家族性阿尔茨海默病APPV717I突变的人iPSC来源神经元移植到小鼠前脑后的单核RNA测序表达谱数据。数据覆盖移植后2个月的移植物转录组变化,并关联Aβ42升高、磷酸化tau增加及神经突生长受损等表型。可用于探索APPV717I突变导致的突触功能相关转录组失调,以及LINGO2作为疾病信号介导因子的潜在作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):阿尔茨海默病(AD)是痴呆最常见的原因,其疾病机制仍未完全阐明。在此,我们探索了将携带家族性AD APPV717I突变的人诱导多能干细胞(iPSC)来源神经元注射到小鼠前脑后发生的病理变化。APPV717I突变iPSC和同基因对照被分化为神经元,显示APPV717I神经元中Aβ42产生增强、磷酸化tau升高和神经突生长受损。移植两个月后,APPV717I和对照神经细胞均表现出稳健的植入,但在注射后12个月,APPV717I移植物较小,并显示与对照相比神经突生长受损,而未观察到斑块和缠结病理。细胞注射两个月后对显微解剖移植物进行的单核RNA测序鉴定出显著改变的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:GPL24676、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=GSE231639

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 31 202,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

阿尔茨海默病(AD)是痴呆最常见的病因,其疾病机制尚未完全阐明。本研究探讨了携带家族性AD APPV717I突变的人诱导多能干细胞(iPSC)来源神经元在小鼠前脑注射后的病理变化。APPV717I突变型iPSC与同基因对照均被分化为神经元,结果显示APPV717I神经元中Aβ42生成增强、磷酸化tau升高且神经突生长受损。移植两个月后,APPV717I与对照神经细胞均表现出良好的植入;但注射后12个月时,与对照组相比,APPV717I移植物体积较小且神经突生长受损,同时未见斑块和缠结病理。细胞注射两个月后对显微切割移植物进行的单核RNA测序鉴定出APPV717I iPSC来源神经元中显著改变的转录组特征,提示突触功能和轴突导向失调。

有趣的是,APPV717I神经元显示出基因表达增加,其中许多基因在AD患者死后神经元中也上调,包括跨膜蛋白LINGO2。在培养的APPV717I神经元中下调LINGO2可挽救神经突生长缺陷,并逆转与突触功能、凋亡和细胞衰老相关但不限于此的关键AD相关转录变化。这些结果为移植的APPV717I神经元中与突触功能相关的转录失调提供了重要见解,并表明LINGO2可能代表AD的潜在治疗靶点。

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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