ACSS2上调增强神经元对衰老和神经退行性变的韧性 [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为ACSS2上调增强神经元对衰老和神经退行性变的韧性,采用RNA-seq高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL19057,包含1个文件GSE254996_series_matrix.txt.gz

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基因组预测GPL1905710090
GSE254996: ACSS2 upregulation enhances neuronal resilience to aging and neurodegeneration [RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

ACSS2上调增强神经元对衰老和神经退行性变的韧性 [RNA-seq]

ACSS2 upregulation enhances neuronal resilience to aging and neurodegeneration [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为ACSS2上调增强神经元对衰老和神经退行性变的韧性,采用RNA-seq高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL19057,包含1个文件GSE254996_series_matrix.txt.gz。数据可用于研究ACSS2上调对神经元在衰老及阿尔茨海默病相关痴呆中保护作用的转录组变化,支持差异表达分析与机制探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):表观遗传机制,包括组蛋白乙酰化,在学习和记忆中起关键作用,近期有证据表明其在阿尔茨海默病及相关痴呆(ADRD)的神经元功能中发挥作用。乙酰辅酶A合成酶2(ACSS2)是一种生成乙酰辅酶A的酶,由于神经元独特的代谢需求和分裂后状态,其对组蛋白乙酰化和基因调控至关重要,尤其在神经元中。ACSS2可被招募到细胞核和染色质,局部提供乙酰辅酶A直接为组蛋白乙酰转移酶和关键神经元基因表达供能。这种调控机制可能是神经退行性疾病治疗干预的有希望靶点,因为小鼠全身性ACSS2缺失虽生理上基本正常,但记忆严重受损。在此我们研究了增加ACSS2水平是否能保护神经元抵抗疾病

【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:GPL19057、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=GSE254996

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 01 202,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

表观遗传机制,包括组蛋白乙酰化,在学习和记忆中发挥关键作用,近期有证据表明其在阿尔茨海默病及相关痴呆(ADRD)的神经元功能中也起作用。乙酰辅酶A合成酶2(ACSS2)是一种生成乙酰辅酶A的酶,由于神经元独特的代谢需求和分裂后状态,其对组蛋白乙酰化和基因调控至关重要,尤其在神经元中。ACSS2可被招募至细胞核和染色质,局部提供乙酰辅酶A以直接为组蛋白乙酰转移酶供能并驱动关键神经元基因表达。这一调控机制可能是神经退行性疾病治疗干预的有前景靶点,因为小鼠全身性ACSS2缺失虽生理上基本正常,但记忆严重受损。在此,我们研究了增加ACSS2水平是否能保护神经元免受疾病和年龄相关认知衰退的影响。鉴于tau在ADRD中的作用,我们使用了模拟tau病理散发性发展的原代海马神经元,并使用了P301S转基因小鼠模型来研究tau诱导的记忆衰退。

我们的结果在这些tau蛋白病的体外和体内模型中显示,ACSS2上调可减轻tau诱导的转录改变,增强神经元对tau病理的抵抗力,改善长时程增强,并改善记忆缺陷。在这些发现的基础上,我们研究了老年小鼠中的缺陷,并揭示通过ACSS2上调增加组蛋白乙酰化可改善与年龄相关的记忆衰退。这些发现表明,增加ACSS2在对抗年龄和tau诱导的转录组变化、维持突触基因的高表达水平以及保护突触完整性方面非常有效。因此,我们强调ACSS2在认知衰老和ADRD的表观遗传调控中发挥关键作用,为增强大脑抵抗力和功能的靶向治疗提供了基础。

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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