GSE253456:抗体靶向人小胶质细胞LILRB4减轻淀粉样蛋白依赖性病理

该数据集来自NCBI GEO,标题为“抗体靶向人小胶质细胞LILRB4减轻淀粉样蛋白依赖性病理”,归类于神经系统疾病/阿尔茨海默病

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GSE253456: Antibody-mediated targeting of human microglial LILRB4 attenuates amyloid-dependent pathology

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE253456:抗体靶向人小胶质细胞LILRB4减轻淀粉样蛋白依赖性病理

Antibody-mediated targeting of human microglial LILRB4 attenuates amyloid-dependent pathology

该数据集来自NCBI GEO,标题为“抗体靶向人小胶质细胞LILRB4减轻淀粉样蛋白依赖性病理”,归类于神经系统疾病/阿尔茨海默病。数据包含1个文件(GSE253456_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(GPL24247,10090)。研究关注LILRB4在AD小胶质细胞中的表达及抗LILRB4单克隆抗体对Aβ病理的影响,可用于探索LILRB4相关分子机制与AD治疗靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):小胶质细胞通过限制β-淀粉样蛋白(Aβ)病理来帮助限制阿尔茨海默病(AD)的进展,这种作用是通过不同细胞表面受体传递的激活性和抑制性细胞内信号的平衡来实现的。人白细胞Ig样受体B4(LILRB4)是免疫球蛋白(Ig)超家族的一种抑制性受体,表达于髓系细胞,可识别载脂蛋白E(ApoE)等多种配体。LILRB4在小胶质细胞中的表达和功能尚未被研究。在此,我们发现LILRB4在AD患者的小胶质细胞中高表达。使用积累Aβ并携带包含LILRB4在内的部分LILR区域转基因的小鼠,我们证实了LILRB4在包裹Aβ斑块的小胶质细胞中大量表达。用抗人LILRB4单克隆抗体(mAb)对这些小鼠进行全身治疗,减少了Aβ负荷,减轻了Aβ相关的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: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=GSE253456

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 17 202,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

小胶质细胞通过限制β-淀粉样蛋白(Aβ)病理来帮助延缓阿尔茨海默病(AD)的进展,这一作用是通过不同细胞表面受体传递的激活性和抑制性细胞内信号之间的平衡来实现的。人白细胞Ig样受体B4(LILRB4)是免疫球蛋白(Ig)超家族的一种抑制性受体,表达于髓系细胞,可识别载脂蛋白E(ApoE)等多种配体。LILRB4在小胶质细胞中的表达和功能尚未被研究。在此,我们发现LILRB4在AD患者的小胶质细胞中高表达。利用可积聚Aβ并携带包含LILR区域一部分(含LILRB4)的转基因小鼠,我们证实了LILRB4在包裹Aβ斑块的小胶质细胞中大量表达。

对这些小鼠进行抗人LILRB4单克隆抗体(mAb)的系统性治疗,可减少Aβ负荷、减轻Aβ相关行为异常、增强小胶质细胞吞噬作用并减弱干扰素诱导基因的表达。体外结合实验证实,人LILRB4可同时结合人和小鼠ApoE,且抗人LILRB4 mAb可阻断这种相互作用。通过计算机模拟、生物化学及诱变分析,确定了LILRB4两个胞外Ig结构域之间参与结合小鼠ApoE所需的环状结构,并进一步表明抗LILRB4 mAb可能通过直接结合该环状结构来阻断LILRB4-mApoE相互作用。因此,靶向LILRB4可能是阿尔茨海默病(AD)的一种潜在治疗途径。

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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