多西环素对肠道微生物组与神经炎症的影响

研究评估慢性低剂量多西环素对 tTA 调控的阿尔茨海默淀粉样变模型小鼠肠道微生物组多样性和全身 LPS 刺激后神经免疫反应的影响,可用于分析多西环素对肠道菌群与脑内免疫应答的作用(来源 NCBI)

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL2979210090
GSE236242: Effect of doxycycline on the gut microbiome and neuroinflammation

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

多西环素对肠道微生物组与神经炎症的影响

Effect of doxycycline on the gut microbiome and neuroinflammation

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 Effect of doxycycline on the gut microbiome and neuroinflammation,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类。数据包含 1 个文件 GSE236242_series_matrix.txt.gz,基于 GPL29792 平台、物种 10090,采用表达谱芯片(Expression profiling by array)方法。研究评估慢性低剂量多西环素对 tTA 调控的阿尔茨海默淀粉样变模型小鼠肠道微生物组多样性和全身 LPS 刺激后神经免疫反应的影响,可用于分析多西环素对肠道菌群与脑内免疫应答的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):摘要:许多神经系统疾病小鼠模型使用四环素反式激活因子(tTA)系统,通过口服广谱抗生素多西环素来控制转基因表达。用于转基因控制的抗生素治疗可能产生不良全身效应,包括通过改变肠道微生物组而影响脑内免疫反应的潜在可能。近期研究表明,在基于受控过表达淀粉样前体蛋白(APP)的阿尔茨海默病转基因小鼠模型中,使用抗生素混合物扰动肠道微生物组可抑制小胶质细胞对脑淀粉样变的反应性。在此,我们在 tTA 调控的阿尔茨海默淀粉样变模型中评估了慢性低剂量多西环素对肠道微生物组多样性和全身 LPS 刺激后神经免疫反应的影响。我们发现多西环素降低了微生物组多样性,在 b

【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、GPL29792、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=GSE236242

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 10 202,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

摘要:许多神经系统疾病的小鼠模型使用四环素反式激活因子(tTA)系统,通过口服广谱抗生素多西环素来控制转基因表达。用于转基因控制的抗生素治疗可能产生不良的全身性效应,包括通过改变肠道微生物组而影响大脑免疫反应的潜在可能。近期研究表明,在基于淀粉样前体蛋白(APP)受控过表达的阿尔茨海默病转基因小鼠模型中,使用抗生素混合物扰动肠道微生物组可抑制小胶质细胞对脑淀粉样变性的反应性。在此,我们在tTA调控的阿尔茨海默病淀粉样变性模型中,评估了长期低剂量多西环素对肠道微生物组多样性及全身LPS刺激后神经免疫反应的影响。我们发现,多西环素降低了APP转基因小鼠和野生型小鼠的微生物组多样性,且这些变化在停药后长期持续存在。尽管微生物组组成发生了上述变化,但多西环素治疗对大脑转录特征的影响极小,无论是在基线状态还是在急性LPS刺激后。

我们的研究结果表明,与用于微生物组操控的抗生素混合物剂量相比,用于转基因控制的dox剂量对中枢神经炎症反应的影响可能较小。

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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