人类海马成年期、衰老与AD神经发生路线图

数据利用死后人类海马的单核多组学,对神经干细胞、神经母细胞和未成熟神经元进行转录组与表观遗传分析,覆盖衰老、认知衰退和AD神经病理过程

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基因组分类GPL246769606
GSE268609: A roadmap to human hippocampal neurogenesis in adulthood, aging and AD

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

人类海马成年期、衰老与AD神经发生路线图

A roadmap to human hippocampal neurogenesis in adulthood, aging and AD

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,标题为 A roadmap to human hippocampal neurogenesis in adulthood, aging and AD,聚焦人类海马在成年期、衰老及阿尔茨海默病中的神经发生机制。数据利用死后人类海马的单核多组学,对神经干细胞、神经母细胞和未成熟神经元进行转录组与表观遗传分析,覆盖衰老、认知衰退和AD神经病理过程。文件数量为1,样例为 GSE268609_series_matrix.txt.gz,可用于研究海马神经发生相关分子机制及疾病关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在啮齿类动物中,海马神经发生在学习和记忆中发挥关键作用,受抑制性神经元严格调控,并参与阿尔茨海默病(AD)小鼠模型的记忆功能障碍。相比之下,成人人类海马中调控神经发生的机制、衰老和AD中转录组和表观基因组谱的动态变化以及细胞环境内假定的生态位相互作用,仍很大程度上未知。利用死后人类海马的单核多组学,我们绘制了跨越衰老、认知衰退和AD神经病理的海马神经发生的分子机制。对神经干细胞(NSCs)、神经母细胞和未成熟神经元的转录组和表观遗传分析表明,神经发生特征的最早转变发生在衰老过程中的NSCs中。认知障碍与神经发生的变化相关

【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:GPL24676、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=GSE268609

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 16 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE268609

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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

在啮齿动物中,海马神经发生在学习和记忆中起着关键作用,受到抑制性神经元的严格调控,并导致阿尔茨海默病(AD)小鼠模型中的记忆功能障碍。相比之下,调节成人海马神经发生的机制、衰老和AD中转录组和表观基因组谱的动态变化以及细胞环境内推测的生态位相互作用,在很大程度上仍不清楚。利用死后人类海马的单核多组学技术,我们绘制了跨越衰老、认知衰退和AD神经病理学的海马神经发生分子机制图谱。神经干细胞(NSCs)、神经母细胞和未成熟神经元的转录组和表观遗传学分析表明,神经发生特征的最早转变发生在衰老过程中的NSCs中。认知障碍与神经母细胞谱的变化相关。在AD中,未成熟神经元中转录机制广泛停止,调节核糖体和线粒体功能的基因显著下调。此外,衰老过程中海马中parvalbumin+抑制性神经元大量丢失。

其余抑制性神经元的数量随年龄和诊断而变化减少。值得注意的是,在从衰老向AD过渡的过程中,未成熟神经元与抑制性神经元之间观察到了类似的系统级效应,表现为共同的分子通路,这些通路最终在AD中丢失。神经母细胞、未成熟神经元和GABA能神经元的数量与神经病理学程度呈负相关。利用CellChat和NeuronChat,我们推断了神经发生细胞与其细胞环境通信所依赖的配体和受体。在AD中,观察到神经发生细胞发送或接收的突触黏附分子和神经递质的丢失。总之,本研究描绘了人类神经发生的分子机制和动态、与抑制性神经的功能关联

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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