AD小鼠脑内神经突病理线粒体自噬诱导线粒体斑块数据集(海马区)
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE245929,聚焦阿尔茨海默病(AD)小鼠脑内神经突病理线粒体自噬诱导的线粒体斑块,样本涉及海马区(XD_MPP_Hippocampus)
![GSE245929: Pathologic mitophagy in neurites induces mitochondrial plaques in AD mouse brains [XD_MPP_Hippocampus]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/146769.jpg)
基本信息
资源简介
AD小鼠脑内神经突病理线粒体自噬诱导线粒体斑块数据集(海马区)
Pathologic mitophagy in neurites induces mitochondrial plaques in AD mouse brains [XD_MPP_Hippocampus]
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE245929,聚焦阿尔茨海默病(AD)小鼠脑内神经突病理线粒体自噬诱导的线粒体斑块,样本涉及海马区(XD_MPP_Hippocampus)。数据基于表达谱芯片(GPL30588,小鼠10090),包含1个文件(GSE245929_series_matrix.txt.gz),可用于分析AD小鼠海马区线粒体自噬相关基因表达变化,支撑神经退行性疾病机制研究与分类建模(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Oct 20 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):功能失调的线粒体自噬被认为是阿尔茨海默病(AD)病理的重要组成部分,然而缺乏直接的体内证据和潜在机制。利用新建立的AD线粒体自噬报告小鼠模型(APP/PSEN1/mt-keima),我们发现AD小鼠海马CA1区神经元胞体的基础线粒体自噬选择性受损。在AD小鼠的皮层和海马区域,神经突中的病理性线粒体自噬高度激活,并伴有线粒体异常积累。这些异常积累的线粒体发生碎片化,并触发大量线粒体自噬体和线粒体溶酶体的形成。然而,线粒体的降解不完全,可能由于溶酶体蛋白酶成熟不足和溶酶体去酸化,导致线粒体在自噬泡内积累。由此产生的肿胀神经突 coales
【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、GPL30588、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=GSE245929
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 02 202,引用时请注意版本时效。
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
功能失调的线粒体自噬被认为是阿尔茨海默病(AD)病理的重要组成部分,然而缺乏直接的体内证据和潜在机制。利用新建立的AD线粒体自噬报告小鼠模型(APP/PSEN1/mt-keima),我们发现AD小鼠海马CA1区神经元胞体的基础线粒体自噬选择性受损。在AD小鼠的皮层和海马区域,神经突中病理性线粒体自噬高度激活,并伴有线粒体异常积聚。这些异常积聚的线粒体呈碎片化,并触发大量线粒体自噬体和线粒体自噬溶酶体的形成。然而,线粒体的降解并不完全,可能由于溶酶体蛋白酶成熟不足和溶酶体去酸化,导致线粒体在自噬泡内积聚。由此产生的肿胀神经突汇聚成含有不同降解阶段线粒体的结构,我们将其称为线粒体斑块(MPs)。虽然MPs和Aβ斑块在早期阶段可独立出现,但它们最终发展为混合的MP/Aβ斑块。
MPs对淀粉样前体蛋白(APP)呈阳性,并贡献了MPs内/周围检测到的所有APP的60%以上,这解释了混合斑块的最终形成。我们的研究确定线粒体是营养不良性神经突内自噬泡中的重要组成成分,并确定MPs是AD一个有前景的新治疗靶点。从每种基因型组每个年龄组的3只小鼠中收集9、15、25、30和50周龄的APP/PSEN1/mt-keima和WT/mt-keima海马样本,并进行总RNA分离,以了解AD衰老过程中发生哪些代谢相关基因表达和通路变化。
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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