年龄依赖性自噬损伤因ULK1减少增加阿尔茨海默病风险

该数据集来自NCBI GEO,标题为年龄依赖性自噬损伤因ULK1减少增加阿尔茨海默病风险。数据包含高通量测序表达谱,涉及血清和脑脊液样本,来自健康衰老队列(n=22,含4年随访样本)和AD队列(n=391),以及大量死后人脑样本

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基因组回归GPL2424710090
GSE263411: Age-dependent autophagy impairment risks Alzheimer’s disease due to ULK1 reduction

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

年龄依赖性自噬损伤因ULK1减少增加阿尔茨海默病风险

Age-dependent autophagy impairment risks Alzheimer’s disease due to ULK1 reduction

该数据集来自NCBI GEO,标题为年龄依赖性自噬损伤因ULK1减少增加阿尔茨海默病风险。数据包含高通量测序表达谱,涉及血清和脑脊液样本,来自健康衰老队列(n=22,含4年随访样本)和AD队列(n=391),以及大量死后人脑样本。数据可用于研究ULK1蛋白丰度随年龄变化及其与阿尔茨海默病的关系,探索自噬在衰老和AD中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 08 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):为什么年龄是常见痴呆症——阿尔茨海默病(AD)的主要驱动因素?自噬在细胞稳态、代谢能量学以及通过消除受损线粒体等方式维持细胞韧性中发挥基础性作用。有观点认为,自噬受损导致淀粉样蛋白β(Aβ)和Tau病理的分解代谢降解受损,而这是AD的定义性病理;然而,关于衰老过程中自噬是否减少以及如果减少,其原因是什么,及其对AD的贡献,尤其是在人类样本中,分子机制在很大程度上仍不清楚。通过使用来自健康衰老队列(n=22,含4年随访样本)和AD队列(n=391)的血清和脑脊液样本,我们发现血清和脑脊液中ULK1蛋白的丰度随年龄增加而降低,并且在AD患者中远低于年龄匹配的对照。在大量死后人

【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=GSE263411

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 12 202,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

为什么年龄是最常见痴呆症——阿尔茨海默病(AD)的首要驱动因素?自噬在细胞稳态、代谢能量学以及维持细胞韧性(例如通过清除受损线粒体)中发挥着基础性作用。有观点提出,自噬受损导致β-淀粉样蛋白(Aβ)和Tau病理——AD的标志性病理——的分解代谢降解受损;然而,关于衰老过程中自噬是否减少以及若减少其原因何在,及其对AD的贡献,尤其是在人类样本中的分子机制,在很大程度上仍不明确。通过使用来自健康衰老队列(n = 22,含4年随访样本)和AD队列(n = 391)的血清和脑脊液样本,我们发现血清和脑脊液中ULK1蛋白的丰度随年龄增长而降低,且在AD患者中远低于年龄匹配的对照组。在大量死后人脑样本(n = 72)中,AD患者内嗅皮层和海马神经元中ULK1的表达显著低于认知正常对照者的神经元。

为探究ULK1减少是AD的旁观者还是病因/风险因素,我们在携带Aβ的背景中构建了全身性ULK1过表达(ULK1-ov)小鼠模型和基于AAV的CA1神经元ULK1过表达小鼠模型;ULK1过表达可刺激Aβ的自噬性和吞噬性降解,改善线粒体质量,从而延缓进行性认知丧失。同样,在hTau.P301S小鼠中,ULK1过表达可抑制Tau病理并抑制记忆丧失;机制上,ULK1上调增强自噬,从而增加细胞NAD+,通过NAD+/SIRT1轴导致乙酰化Tau174(Tau病理的一个原因)受到抑制。ULK1很可能是AD的可成药靶点,因为ULK1小分子激活剂可拮抗AD进展,且该作用依赖于PINK1和FUNDC1相关的线粒体自噬。我们提出,年龄依赖性自噬受损因ULK1减少而构成AD风险,这为抗AD治

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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