阿尔茨海默病与轻度认知障碍血液RNA转录本数据集

该数据集来自NCBI GEO(GSE249477),包含63名受试者的血液样本转录组数据,分为健康对照(N=21)、阿尔茨海默病所致轻度认知障碍(N=20)和阿尔茨海默病(N=21)三组

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时间序列分类GPL185739606
GSE249477: Blood RNA transcripts show changes in inflammation and lipid metabolism in Alzheimer’s disease and mitochondrial function in mild cognitive impairment

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

阿尔茨海默病与轻度认知障碍血液RNA转录本数据集

Blood RNA transcripts show changes in inflammation and lipid metabolism in Alzheimer’s disease and mitochondrial function in mild cognitive impairment

该数据集来自NCBI GEO(GSE249477),包含63名受试者的血液样本转录组数据,分为健康对照(N=21)、阿尔茨海默病所致轻度认知障碍(N=20)和阿尔茨海默病(N=21)三组。研究采用RNA-seq、差异基因表达、基因本体、通路富集及 ingenuity 通路分析,并进行了聚合酶链反应检测。数据可用于探索阿尔茨海默病与轻度认知障碍在外周血中的免疫及代谢相关转录本变化,支持疾病分类与机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):外周免疫异常似乎参与了阿尔茨海默病(AD)的发病机制。本研究对AD患者、AD所致轻度认知障碍(MCI)患者和健康对照者进行血液转录组分析,以阐明免疫介导的病理生理学。样本包括来自Nakayama研究的63名受试者,临床诊断为(1)健康对照(N=21),(2)AD所致MCI(N=20),(3)AD(N=21)。采集血液样本,进行磁共振成像,并发放问卷。进行了RNA-seq、差异基因表达、基因本体、通路富集和ingenuity通路分析,并进行了聚合酶链反应检测。结果显示中性粒细胞胞外诱捕网信号增加,脂质代谢(FXR/RXR激活、三酰甘油

【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:GPL18573、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=GSE249477

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 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

外周免疫异常似乎参与了阿尔茨海默病(AD)的发病机制。本研究对AD患者、由AD所致的轻度认知障碍(MCI)患者以及健康对照者进行了血液转录组分析,以阐明免疫介导的病理生理机制。样本包括来自Nakayama研究的63名受试者,临床诊断为:(1)健康对照(N=21),(2)由AD所致的MCI(N=20),(3)AD(N=21)。采集血液样本,进行磁共振成像检查,并发放问卷。进行了RNA-seq、差异基因表达、基因本体论、通路富集和Ingenuity通路分析,并进行了聚合酶链反应检测。结果显示,AD中中性粒细胞胞外诱捕网信号增强,脂质代谢(FXR/RXR激活、三酰甘油降解)降低,而MCI则通过降低中性粒细胞胞外诱捕网信号和线粒体功能(如sirtuin通路上调和氧化应激下调)表现出保护性反应。

基于这些发现,免疫细胞似乎在阿尔茨海默病的发病机制中发挥重要作用,而血液中的转录组可能有助于通过监测轻度认知障碍和阿尔茨海默病中的免疫状态来作为诊断的生物标志物。

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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