GSE274896:小胶质细胞谱系向类淋巴样状态松弛可抵御阿尔茨海默病

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦阿尔茨海默病中淀粉样斑块触发的小胶质细胞反应。研究提供证据表明,小胶质细胞对斑块的神经保护性反应涉及谱系特化向类淋巴样状态的松弛:斑块相关小胶质细胞亚群下调谱系决定转录因子 PU.1,并去抑制多个淋巴样表达基因,包括在 B、T 淋巴细胞受体介导信号中起关键作用的基

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时间序列分类GPL1905710090
时间序列GSE274896: Microglia lineage relaxation towards a lymphoid-like state protects against Alzheimer’s disease.

基本信息

模态
时间序列
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分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE274896:小胶质细胞谱系向类淋巴样状态松弛可抵御阿尔茨海默病

Microglia lineage relaxation towards a lymphoid-like state protects against Alzheimer’s disease.

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦阿尔茨海默病中淀粉样斑块触发的小胶质细胞反应。研究提供证据表明,小胶质细胞对斑块的神经保护性反应涉及谱系特化向类淋巴样状态的松弛:斑块相关小胶质细胞亚群下调谱系决定转录因子 PU.1,并去抑制多个淋巴样表达基因,包括在 B、T 淋巴细胞受体介导信号中起关键作用的基因。数据可用于探索小胶质细胞状态转变与神经保护机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):淀粉样斑块是阿尔茨海默病(AD)的标志,其化学和物理特性对正常脑组织而言是外来的。这些“非己”斑块模式触发脑内局部组织反应,包括小胶质细胞激活。小胶质细胞对斑块的反应既可以是保护性的,旨在清除淀粉样蛋白和神经保护,也可以是有害的,与小胶质细胞驱动的炎症和神经毒性相关。在此,我们提供证据表明,小胶质细胞对淀粉样斑块的神经保护性反应涉及小胶质细胞谱系特化向类淋巴样状态的松弛。我们发现,斑块相关小胶质细胞的一个亚群下调小胶质细胞谱系决定转录因子 PU.1,并去抑制若干淋巴样表达基因,包括在 B 和 T 淋巴细胞受体介导信号中起关键作用的基因。向

【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=GSE274896

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 06 202,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

淀粉样斑块是阿尔茨海默病(AD)的标志性特征,其化学和物理特性对正常脑组织而言是异质的。这些“非己”斑块模式触发脑内局部组织反应,包括小胶质细胞激活。小胶质细胞对斑块的反应既可以是保护性的,旨在清除淀粉样蛋白并提供神经保护,也可以是有害的,与小胶质细胞驱动的炎症和神经毒性相关。在此,我们提供证据表明,小胶质细胞对淀粉样斑块的神经保护性反应涉及小胶质细胞谱系特化向淋巴样状态的松弛。我们发现,斑块相关小胶质细胞的一个亚群下调小胶质细胞谱系特化转录因子PU.1,并去抑制若干淋巴样表达基因,包括在B和T淋巴细胞受体介导信号传导中起关键作用的基因。向淋巴样谱系的转变与PU.1low小胶质细胞信号传导能力增强相关,后者支持小胶质细胞在斑块处的维持。在功能上,我们证明PU.1low小胶质细胞在淀粉样沉积小鼠模型中保护神经元并减少斑块相关损伤。

在健康大脑中,通过基因工程手段下调小胶质细胞中PU.1的表达,可模拟斑块相关小胶质细胞的表型特征,促进疾病状态下小胶质细胞与斑块的关联,并防止功能性神经元连接的丧失及相关行为(包括小鼠的认知和记忆)的损害。我们提出,斑块诱导的小胶质细胞谱系松弛代表了在AD病理存在下小胶质细胞反应的一种新机制,该机制本质上具有适应性,并在功能上具有保护作用。

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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