靶向NF-κB和NLRP3的Nanoligomers减轻衰老与tau病变中的神经炎症并改善认知功能

该数据集来自NCBI GEO,包含一项针对靶向NF-κB和NLRP3的核酸治疗Nanoligomer鸡尾酒的研究,旨在评估其在老年野生型小鼠和tau病变小鼠模型中减轻脑内神经炎症及改善认知功能的效果

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时间序列分类GPL2424710090
GSE251888: Nanoligomers targeting NF-κB and NLRP3 reduce neuroinflammation and improve cognitive function with aging and tauopathy

基本信息

模态
时间序列
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分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

靶向NF-κB和NLRP3的Nanoligomers减轻衰老与tau病变中的神经炎症并改善认知功能

Nanoligomers targeting NF-κB and NLRP3 reduce neuroinflammation and improve cognitive function with aging and tauopathy

该数据集来自NCBI GEO,包含一项针对靶向NF-κB和NLRP3的核酸治疗Nanoligomer鸡尾酒的研究,旨在评估其在老年野生型小鼠和tau病变小鼠模型中减轻脑内神经炎症及改善认知功能的效果。数据通过高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL24247,共1个文件。可用于研究NF-κB/NLRP3信号轴在衰老和tau相关神经炎症中的作用,以及评估Nanoligomer治疗对脑内炎症因子谱和认知行为功能的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):神经炎症导致脑衰老和神经退行性疾病(如以病理性tau聚集为特征的阿尔茨海默病)中的认知功能受损。年龄相关和tau相关神经炎症的一个主要驱动因素是NF-κB和NLRP3信号轴。然而,当前靶向NF-κB或NLRP3的治疗可能具有不良/全身性效应,且大多数尚未实现临床转化。在此,我们测试了一种新型核酸治疗(Nanoligomer)鸡尾酒的功效,该鸡尾酒特异性靶向脑内NF-κB和NLRP3,用于减少老年野生型小鼠和tau病变小鼠模型中的神经炎症并改善认知功能。我们发现,为期4周的靶向NF-κB/NLRP3的Nanoligomer治疗强烈降低了脑内神经炎症细胞因子谱,并改善了老年和

【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:GPL24247、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=GSE251888

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 26 202,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

神经炎症是脑衰老及阿尔茨海默病等神经退行性疾病中认知功能受损的重要促成因素,而阿尔茨海默病的特征在于病理性tau蛋白的聚集。NF-κB与NLRP3信号轴是年龄相关及tau相关神经炎症的主要驱动因素之一。然而,目前靶向NF-κB或NLRP3的治疗可能存在不良/全身性效应,且大多数尚未实现临床转化。在本研究中,我们测试了一种新型核酸治疗药物(Nanoligomer)鸡尾酒疗法的疗效,该疗法特异性靶向脑内NF-κB和NLRP3,旨在减轻老年野生型小鼠及tau蛋白病小鼠模型中的神经炎症并改善认知功能。我们发现,为期4周的靶向NF-κB/NLRP3的Nanoligomer治疗显著降低了老年小鼠和tau蛋白病小鼠脑内的神经炎症细胞因子谱,并改善了认知行为功能。

靶向NF-κB/NLRP3的Nanoligomer治疗的这些效应与以下结果相关:老年野生型小鼠中胶质细胞活化减少,tau病变小鼠中病理改变减轻,两种小鼠模型中炎症转录组特征(减少)和神经元健康转录组特征(增加)均出现有利变化,且无不良全身性效应。总体而言,我们的结果为未来针对脑内NF-κB/NLRP3的转化研究提供了基础,或许可使用Nanoligomer来抑制神经炎症,并改善衰老及神经退行性疾病中的认知功能。

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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