microRNA-33缺失改善APP/PS1小鼠淀粉样蛋白病理数据集
研究比较miR-33+/+;APP/PS1与miR-33-/-;APP/PS1小鼠,旨在探究miR-33缺失及ABCA1蛋白水平升高是否改善淀粉样蛋白病理,可用于阿尔茨海默病相关基因表达与病理机制研究(来源 NCBI)

基本信息
资源简介
microRNA-33缺失改善APP/PS1小鼠淀粉样蛋白病理数据集
Deletion of microRNA-33 ameliorates amyloid pathology in APP/PS1 mice
该数据集来自NCBI GEO,标题为“Deletion of microRNA-33 ameliorates amyloid pathology in APP/PS1 mice”,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类。数据包含1个文件(GSE235179_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序的表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL19057。研究比较miR-33+/+;APP/PS1与miR-33-/-;APP/PS1小鼠,旨在探究miR-33缺失及ABCA1蛋白水平升高是否改善淀粉样蛋白病理,可用于阿尔茨海默病相关基因表达与病理机制研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 16 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:ABCA1最近被确定为阿尔茨海默病的一种新的遗传风险因素。ABCA1在大脑中的主要已知作用是将脂质转移到贫脂APOE上。鉴于APOEε4是发生晚发性阿尔茨海默病的最强遗传风险因素,这一最新发现表明胆固醇稳态通路参与阿尔茨海默病的发生/进展。microRNA(miR)是负调控其靶基因表达的小RNA种类。ABCA1受miR-33调控,该miR的缺失显著增加ABCA1的蛋白水平并增加APOE的脂化。然而,尚不清楚miR-33缺失及随之而来的ABCA1蛋白水平增加是否改善淀粉样蛋白病理。方法:我们构建了miR-33+/+;APP/PS1和miR-33-/-;APP/PS1小鼠,以确定淀粉样蛋白β(Aβ)肽和淀粉样斑块的变化
【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=GSE235179
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 01 202,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=GSE235179
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
背景:ABCA1近期被确认为阿尔茨海默病的一种新型遗传风险因素。ABCA1在大脑中的主要已知作用是将脂质转移至贫脂APOE上。鉴于APOEε4是发生晚发型阿尔茨海默病的最强遗传风险因素,这一近期发现提示胆固醇稳态通路参与阿尔茨海默病的发生/进展。microRNA(miR)是一类负向调控其靶基因表达的小RNA。ABCA1受miR-33调控,缺失该miR可显著增加ABCA1的蛋白水平并增加APOE的脂化。然而,尚不清楚缺失miR-33及随之增加的ABCA1蛋白水平是否会改善淀粉样病理。方法:我们构建了miR-33+/+;APP/PS1和miR-33-/-;APP/PS1小鼠,利用生物化学和组织学分析确定淀粉样β(Aβ)肽和淀粉样斑块形成的变化。除淀粉样病理外,我们还评估了miR-33缺失是否改变这些小鼠大脑中胶质细胞的活化。我们利用体外方法确定miR-33是否改变对Aβ聚集体的吞噬作用。
我们利用RNA测序和质谱分析技术,在淀粉样病理背景下鉴定了miR-33对转录组和蛋白质组的调控作用。结果:敲除miR-33可显著降低APP/PS1小鼠中不溶性Aβ肽水平及淀粉样斑块沉积。此外,通过组织学分析,我们发现miR-33-/-;APP/PS1小鼠中星形胶质细胞和小胶质细胞的活化明显减少。有趣的是,我们显示miR-33缺失导致淀粉样斑块更加致密,可能提示小胶质细胞吞噬作用增强。我们在体外证实,miR-33缺失显著增加小胶质细胞对Aβ聚集体的吞噬作用。我们的多组学分析揭示,miR-33缺失在淀粉样病理背景下调控免疫应答。兴趣
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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