中链甘油三酯改善阿尔茨海默病小鼠模型认知与全身代谢

该数据集来自 NCBI GEO(GSE273337),包含 1 个文件(GSE273337_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序对阿尔茨海默病小鼠模型进行表达谱分析

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基因组GPL1905710090
GSE273337: Medium-chain triglycerides improve cognition and systemic metabolism in mouse models of Alzheimer's disease

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

中链甘油三酯改善阿尔茨海默病小鼠模型认知与全身代谢

Medium-chain triglycerides improve cognition and systemic metabolism in mouse models of Alzheimer's disease

该数据集来自 NCBI GEO(GSE273337),包含 1 个文件(GSE273337_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序对阿尔茨海默病小鼠模型进行表达谱分析。研究比较 70% 碳水化合物对照饮食、补充 10% 中链甘油三酯(MCT)的对照饮食以及无碳水化合物高脂生酮饮食(KD)在两种 AD 小鼠模型中的效应,旨在探究 MCT 对认知和全身代谢的改善作用及其脑内与全身的细胞分子机制。数据可用于差异表达分析、饮食干预相关通路研究及 AD 代谢机制探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):基于生活方式的干预,包括饮食调整,可降低痴呆风险。在这方面,膳食补充中链甘油三酯(MCT)已在阿尔茨海默病(AD)个体中显示出潜在的治疗益处。这些效应被广泛推测由肝脏将 MCT 转化为循环酮体所介导。然而,MCT 益处的生理和细胞机制仍研究不足,尤其是在 AD 背景下。在此,我们研究了膳食补充 MCT 与生酮饮食(KD)相比在大脑和全身发生的细胞和分子变化。实验设计包括将 70% 碳水化合物对照饮食与补充 10% MCT 的对照饮食或无碳水化合物高脂 KD 进行比较。饮食在两种 AD 小鼠模型中测试,包括缓慢进展的 3xT

【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=GSE273337

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 14 202,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

基于生活方式的干预措施,包括饮食调整,可降低痴呆风险。在这方面,补充中链甘油三酯(MCT)的饮食已在阿尔茨海默病(AD)患者中显示出潜在的治疗益处。这些效应被广泛认为是由MCT在肝脏中转化为循环酮体所介导的。然而,MCT益处的生理和细胞机制仍研究不足,尤其是在AD的背景下。在此,我们研究了与生酮饮食(KD)相比,补充MCT饮食后大脑及全身发生的细胞和分子变化。实验设计包括将70%碳水化合物对照饮食与补充10% MCT的对照饮食或无碳水化合物高脂KD进行比较。这些饮食在两种AD小鼠模型中进行测试:模拟症状前/早期阶段的缓慢进展3xTg-AD小鼠和模拟疾病晚期的快速进展5xFAD小鼠。

我们发现,在AD小鼠模型中,补充MCT和生酮饮食均改善了海马依赖的空间学习与记忆能力,增加了海马神经元的树突棘密度,并调节了海马中与线粒体功能、突触结构和胰岛素信号传导相关基因的表达。然而,与生酮饮食不同,补充MCT并未升高循环酮体水平,提示二者机制不同。事实上,MCT增强了AD小鼠的外周胰岛素反应,而生酮饮食则相反,揭示了其潜在的代谢脆弱性,加重了高血糖、体重增加和肥胖。AD小鼠的全身代谢紊乱与肝脏脂质代谢和生酮基因的转录组改变以及脂滴积累增加相关。这些肝脏代谢异常在补充MCT和生酮饮食后均得到部分逆转,但方式不同。值得注意的是,生酮饮食选择性地触发了肝脏中性脂质

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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