阿尔茨海默病新皮质第4层神经元抗性分子特征

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦阿尔茨海默病新皮质第 4 层神经元中与抗性相关的分子特征。研究利用单核与空间转录组学,比较 AD 早期受累(前额叶皮层、楔前叶)与晚期受累(初级视觉皮层)的新皮质区域,识别出初级视觉皮层第 4 层表达 RORB、CUX2、EYA4 的抗性兴奋性神经元群体,并发现联

geo
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基因组分类GPL185739606
GSE263468: Molecular Signatures of Resilience to Alzheimer’s Disease in Neocortical Layer 4 Neurons

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

阿尔茨海默病新皮质第4层神经元抗性分子特征

Molecular Signatures of Resilience to Alzheimer’s Disease in Neocortical Layer 4 Neurons

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦阿尔茨海默病新皮质第 4 层神经元中与抗性相关的分子特征。研究利用单核与空间转录组学,比较 AD 早期受累(前额叶皮层、楔前叶)与晚期受累(初级视觉皮层)的新皮质区域,识别出初级视觉皮层第 4 层表达 RORB、CUX2、EYA4 的抗性兴奋性神经元群体,并发现联合新皮质第 4 层神经元共享抗性分子特征。数据可用于探索突触维持、突触可塑性、钙稳态及神经保护相关基因表达,辅助研究选择性神经元易感性与抗性机制(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):单细胞组学正在推进我们对阿尔茨海默病(AD)中选择性神经元易感性的理解,揭示对神经退行性变易感或具有抗性的特定亚型。利用单核和空间转录组学比较 AD 中早期受累(前额叶皮层和楔前叶)或晚期受累(初级视觉皮层)的新皮质区域,我们在初级视觉皮层第 4 层鉴定出一个表达 RORB、CUX2 和 EYA4 的抗性兴奋性群体。联合新皮质中的第 4 层神经元共享重叠的抗性分子特征。在疾病早期,抗性神经元上调与突触维持、突触可塑性、钙稳态和神经保护因子相关的基因,包括 GRIN2A、RORA、NRXN1、NLGN1、NCAM2、FGF14、NRG3、NEGR1 和 CSMD1。我们还鉴定出 KCNIP4,其编码一种电压门控钾(

【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=GSE263468

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 16 202,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

单细胞组学正在推进我们对阿尔茨海默病(AD)中选择性神经元易损性的理解,揭示了对神经退行性变易感或具有韧性的特定亚型。利用单核和空间转录组学比较AD中早期受累(前额叶皮层和楔前叶)或晚期受累(初级视觉皮层)的新皮层区域,我们在初级视觉皮层第4层鉴定出一个具有韧性的兴奋性群体,表达RORB、CUX2和EYA4。联合新皮层第4层神经元共享重叠的韧性分子特征。在疾病早期,韧性神经元上调与突触维持、突触可塑性、钙稳态和神经保护因子相关的基因,包括GRIN2A、RORA、NRXN1、NLGN1、NCAM2、FGF14、NRG3、NEGR1和CSMD1。我们还鉴定出KCNIP4——编码一种电压门控钾(Kv)通道相互作用蛋白,可与Kv4.2通道及早老素相互作用——是与韧性相关的关键因子。KCNIP4在病理早期阶段持续上调。

此外,通过AAV介导的Kcnip4在人性化AD小鼠模型中的过表达,减少了活动依赖性基因Arc和c-Fos的表达,提示存在对抗神经元过度兴奋的补偿机制。我们的数据集为研究神经退行性变的恢复力机制提供了宝贵资源。

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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