TrkB-ICD过表达对培养原代皮层神经元形态、活动及转录组的影响

该数据集来自NCBI GEO,研究TrkB-ICD过表达对培养原代皮层神经元形态、电生理活动及转录组的影响。通过慢病毒在原代皮层神经元中过表达TrkB-ICD,并开展形态学、电生理和转录组学研究,发现过表达不影响细胞存活但显著减少树突棘数量

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时间序列预测GPL2008410116
GSE271487: Effects of TrkB-ICD overexpression on the morphology, activity and transcriptome of cultured primary cortical neurons

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

TrkB-ICD过表达对培养原代皮层神经元形态、活动及转录组的影响

Effects of TrkB-ICD overexpression on the morphology, activity and transcriptome of cultured primary cortical neurons

该数据集来自NCBI GEO,研究TrkB-ICD过表达对培养原代皮层神经元形态、电生理活动及转录组的影响。通过慢病毒在原代皮层神经元中过表达TrkB-ICD,并开展形态学、电生理和转录组学研究,发现过表达不影响细胞存活但显著减少树突棘数量。数据包含高通量测序表达谱,可用于分析TrkB-ICD在阿尔茨海默病相关BDNF信号通路中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在阿尔茨海默病(AD)中,淀粉样β蛋白(Aβ)触发的TrkB-FL裂解会损害脑源性神经营养因子(BDNF)信号传导,从而损害神经元存活、分化以及突触传递和可塑性。除了损害经典的BDNF信号通路外,TrkB-FL裂解还会产生一个细胞内片段(TrkB-ICD),该片段已被证明会在细胞核中积累并表现出酪氨酸激酶活性。为了将TrkB-ICD过表达的作用与通过TrkB-FL的内源性信号丢失区分开来,我们使用慢病毒在培养的原代皮层神经元中过表达TrkB-ICD序列,并进行了形态学、电生理学和转录组学研究。虽然TrkB-ICD过表达不影响细胞存活,但与未转导和GFP转导相比,它导致树突棘数量显著减少。

【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:GPL20084、10116。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=GSE271487

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 01 202,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

在阿尔茨海默病(AD)中,淀粉样蛋白β(Aβ)触发的TrkB-FL裂解会损害脑源性神经营养因子(BDNF)信号传导,从而影响神经元存活、分化以及突触传递和可塑性。除损害经典的BDNF信号通路外,TrkB-FL裂解还会产生一个细胞内片段(TrkB-ICD),该片段已被证明会在细胞核中积累并表现出酪氨酸激酶活性。为了将TrkB-ICD过表达的作用与通过TrkB-FL的内源性信号丢失区分开来,我们使用慢病毒在培养的原代皮层神经元中过表达TrkB-ICD序列,并进行了形态学、电生理学和转录组学研究。虽然TrkB-ICD过表达不影响细胞存活,但与未转导和GFP转导的神经元相比,它均导致树突棘数量显著减少。此外,过表达TrkB-ICD的神经元表现出超极化的静息膜电位和微型兴奋性突触后电流(mEPSCs)频率增加。

最后,TrkB-ICD过表达与以下基因的上调相关:(i) 神经元存活、生长和分化;(ii) 神经元细胞结构和树突棘形态;(iii) 神经退行性过程,包括阿尔茨海默病;以及(iv) 突触传递和可塑性。总体而言,这些结果表明,TrkB-ICD过表达会导致树突棘丢失,改变兴奋性突触传递,并引起转录组范围的改变,即编码参与突触过程蛋白质的基因发生变化。

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

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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