旋转磁场处理12个月的APP/PS1小鼠海马组织转录组测序

数据基于高通量测序表达谱,物种为小鼠(10090),平台为GPL24247。该数据可用于分析旋转磁场干预对阿尔茨海默病模型小鼠海马基因表达的影响,探索Aβ聚集相关通路及潜在调控机制(来源 NCBI)

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基因组预测GPL2424710090
GSE269222: Transcriptome sequencing of hippocampal tissue of APP/PS1 mice treated with rotating magnetic field for 12 months

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

旋转磁场处理12个月的APP/PS1小鼠海马组织转录组测序

Transcriptome sequencing of hippocampal tissue of APP/PS1 mice treated with rotating magnetic field for 12 months

该数据集为APP/PS1小鼠经旋转磁场处理12个月后的海马组织转录组测序数据,来源于NCBI GEO(GSE269222),包含1个文件(GSE269222_series_matrix.txt.gz)。数据基于高通量测序表达谱,物种为小鼠(10090),平台为GPL24247。该数据可用于分析旋转磁场干预对阿尔茨海默病模型小鼠海马基因表达的影响,探索Aβ聚集相关通路及潜在调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):淀粉样蛋白β(Aβ)单体聚集形成纤维和淀粉样斑块,是阿尔茨海默病(AD)发病的重要机制之一。由于Aβ1-42聚集在斑块形成中起突出作用,最终导致患者脑部病变和认知障碍,越来越多的研究致力于减少Aβ聚集过程以减缓AD进展。由于二苯丙氨酸(FF)序列对淀粉样蛋白聚集至关重要,且已有研究表明磁场可因芳环的抗磁各向异性影响肽组装排列,因此我们采用中等强度旋转磁场(RMF)探究其对Aβ聚集和AD发病机制的影响。我们的数据显示,RMF可在体外直接抑制Aβ淀粉样纤维形成并降低Aβ诱导的神经细胞毒性。

【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=GSE269222

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE269222

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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

β淀粉样蛋白(Aβ)单体聚集形成纤维和淀粉样斑块,是阿尔茨海默病(AD)发病机制中的重要机制之一。由于Aβ1-42聚集在斑块形成中具有突出作用,最终导致患者脑部病变和认知障碍,越来越多的研究致力于减少Aβ聚集过程以减缓AD进展。由于二苯丙氨酸(FF)序列对淀粉样聚集至关重要,且已有研究表明磁场可因芳环的抗磁各向异性影响肽组装的排列,本研究采用中等强度旋转磁场(RMF)探讨其对Aβ聚集及AD发病机制的影响。我们的数据显示,RMF可直接抑制Aβ淀粉样纤维形成,并在体外降低Aβ对神经细胞的细胞毒性。利用AD小鼠模型APP/PS1,我们发现RMF可使其运动能力恢复至健康对照水平。其认知障碍,包括探索能力、空间和非空间记忆能力,也得到显著缓解。

组织检查显示,RMF减少了APP/PS1小鼠大脑中淀粉样斑块的积累,减弱了小胶质细胞的活化,并降低了氧化应激。因此,我们的数据表明,RMF作为一种非侵入性、高穿透性的物理方法,在阿尔茨海默病治疗中具有巨大的开发潜力。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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