吸入氙气调控小胶质细胞改善淀粉样变与tau病变小鼠模型 [5xFAD-MITRG-iMGL 6M]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为吸入氙气调控小胶质细胞并改善淀粉样变与 tau 病变小鼠模型中的疾病,子集聚焦 5xFAD-MITRG-iMGL 6M

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基因组分类GPL1905710090
GSE271472: Inhaled Xenon modulates microglia and ameliorates disease in mouse models of amyloidosis and tauopathy [5xFAD-MITRG-iMGL 6M]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

吸入氙气调控小胶质细胞改善淀粉样变与tau病变小鼠模型 [5xFAD-MITRG-iMGL 6M]

Inhaled Xenon modulates microglia and ameliorates disease in mouse models of amyloidosis and tauopathy [5xFAD-MITRG-iMGL 6M]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为吸入氙气调控小胶质细胞并改善淀粉样变与 tau 病变小鼠模型中的疾病,子集聚焦 5xFAD-MITRG-iMGL 6M。数据包含 1 个文件 GSE271472_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台 GPL19057。可用于研究氙气吸入对小胶质细胞表型与功能的影响,以及阿尔茨海默病相关神经炎症和氧化应激的调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):阿尔茨海默病(AD)是最常见的神经退行性疾病。目前,抗淀粉样蛋白抗体治疗对轻度 AD 痴呆患者的疾病进展仅有适度延缓作用。新出现的证据表明,大脑免疫系统的稳态失调,尤其是由小胶质细胞所协调的稳态失调,在疾病的发病和进展中起着重要作用,包括神经炎症和氧化应激的增加。因此,一个主要问题是如何调节小胶质细胞的表型和功能来治疗 AD。氙气(Xe)是一种惰性气体,在人类患者中用作麻醉剂和神经保护剂来治疗脑损伤。Xe 可穿透血脑屏障,这使其可能成为一种有效的治疗手段。我们在急性神经退行性模型中发现,吸入 Xe 可使小鼠和人类小胶质细胞极化为一种中间激活状态,我们将其称为“pre-MGnD”。

【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=GSE271472

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 17 202,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

阿尔茨海默病(AD)是最常见的神经退行性疾病。目前,抗淀粉样蛋白抗体治疗可轻度延缓AD所致轻度痴呆的疾病进展。新出现的证据表明,脑免疫系统的稳态失调,尤其是由小胶质细胞所主导的稳态失调,在疾病的发病和进展中发挥重要作用,包括神经炎症和氧化应激的增加。因此,一个主要问题是如何调控小胶质细胞的表型和功能以治疗AD。氙气(Xe)是一种惰性气体,在人类患者中用作麻醉剂和神经保护剂以治疗脑损伤。Xe可穿透血脑屏障,这使其成为一种有效的治疗手段。我们在急性神经退行性变模型和具有AD样病理改变的小鼠模型(即5xFAD(淀粉样蛋白)和P301S(tau))中发现,吸入Xe可使小鼠和人类小胶质细胞极化为一种中间激活状态,我们将其命名为“pre-MGnD”。这种小胶质细胞表型转变增强了淀粉样斑块的致密化并减少了营养不良性神经突。此外,吸入Xe可减轻APOE4:P301S小鼠的脑萎缩和神经炎症,并改善其筑巢行为。

在机制上,氙气吸入通过IFNγ信号通路使稳态小胶质细胞极化为前MGnD状态,从而维持小胶质细胞的吞噬反应,同时抑制其促炎特性。这些结果支持将氙气吸入作为一种治疗AD的新型方法进行转化。

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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