家族性阿尔茨海默病与Sanfilippo综合征斑马鱼模型的转录组分析

该数据集来自NCBI GEO,包含家族性阿尔茨海默病(EOfAD)斑马鱼模型psen1Q96_K97del与Sanfilippo综合征(MPS IIIB)模型nagluA603fs在年轻成年(6月龄)脑组织中的基因表达谱,采用高通量测序进行表达谱分析

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基因组分类GPL290087955
GSE242370: Transcriptome analysis of zebrafish models of familial Alzheimer's disease and Sanfilippo syndrome childhood dementia display effects-in-common on the lysosome, oxidative phosphorylation and the ribosome

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

家族性阿尔茨海默病与Sanfilippo综合征斑马鱼模型的转录组分析

Transcriptome analysis of zebrafish models of familial Alzheimer's disease and Sanfilippo syndrome childhood dementia display effects-in-common on the lysosome, oxidative phosphorylation and the ribosome

该数据集来自NCBI GEO,包含家族性阿尔茨海默病(EOfAD)斑马鱼模型psen1Q96_K97del与Sanfilippo综合征(MPS IIIB)模型nagluA603fs在年轻成年(6月龄)脑组织中的基因表达谱,采用高通量测序进行表达谱分析。数据可用于比较两种模型间的差异表达与共性变化,揭示溶酶体、氧化磷酸化和核糖体相关通路的共同病理机制,并评估斑马鱼作为神经退行性疾病研究工具的价值(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在此,我们使用家族内分析来比较我们的一种EOfAD斑马鱼模型(psen1Q96_K97del)和我们的Sanfilippo综合征模型(MPS IIIB,nagluA603fs)在年轻成年脑(6月龄)中的基因表达谱。我们在两个年龄段的每个模型中都识别出基因表达的独特变化。然而,也观察到了重要的共性,指向病理机制中根本的、潜在的相似性。我们的发现凸显了斑马鱼模型作为研究神经退行性疾病的有价值工具的潜力。

【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:GPL29008、7955。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=GSE242370

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 31 202,引用时请注意版本时效。

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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

在此,我们采用家族内分析,比较了两种斑马鱼模型在年轻成年大脑(6月龄)中的基因表达谱:一种是我们的早发性阿尔茨海默病(EOfAD)模型——psen1Q96_K97del,另一种是我们的圣菲利波综合征模型(MPS IIIB,nagluA603fs)。我们发现在两个年龄段中,每种模型的基因表达均出现了不同的变化。然而,也观察到了重要的共性,这指向了病理机制中根本性的潜在相似之处。我们的研究结果凸显了斑马鱼模型作为研究神经退行性疾病宝贵工具的潜力。

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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