GSE278723:星形胶质细胞CSF1在阿尔茨海默病与脑淀粉样血管病中的差异作用:转录组分析见解

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE278723_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序对50名个体海马-内嗅系统248份脑组织样本进行转录组分析,聚焦星形胶质细胞CSF1在阿尔茨海默病与脑淀粉样血管病中的差异表达及作用

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基因组分类GPL111549606
GSE278723: Differential Roles of Astrocytic CSF1 in Alzheimer's Disease and Cerebral Amyloid Angiopathy: Insights from Transcriptomic Analysis

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

GSE278723:星形胶质细胞CSF1在阿尔茨海默病与脑淀粉样血管病中的差异作用:转录组分析见解

Differential Roles of Astrocytic CSF1 in Alzheimer's Disease and Cerebral Amyloid Angiopathy: Insights from Transcriptomic Analysis

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE278723_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序对50名个体海马-内嗅系统248份脑组织样本进行转录组分析,聚焦星形胶质细胞CSF1在阿尔茨海默病与脑淀粉样血管病中的差异表达及作用。数据可用于比较两种疾病亚型中CSF1表达变化、探索星形胶质细胞功能异质性及筛选相关分子标志物(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 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)和脑淀粉样血管病(CAA)是以β-淀粉样蛋白(Aβ)在脑内病理性沉积为特征的神经退行性疾病。尽管这两种疾病共享共同的致病通路,但它们表现出不同的细胞表现和疾病进展。我们的研究聚焦于星形胶质细胞集落刺激因子1(CSF1)在这些疾病中的差异表达和作用。通过对来自50名个体海马-内嗅系统的248份脑组织样本进行转录组分析,我们发现AD患者CA4亚区中CSF1表达显著增加,而CAA中则显著降低。功能研究揭示,CSF1水平升高的星形胶质细胞表现出与AD样病理相关的神经毒性,而星形胶质细胞中CSF1表达降低则与CAA典型的血管损伤相关。

【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:GPL11154、9606。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=GSE278723

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 09 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE278723

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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

阿尔茨海默病(AD)和脑淀粉样血管病(CAA)是以β-淀粉样蛋白(Aβ)在脑内病理性沉积为特征的神经退行性疾病。尽管这两种疾病具有共同的致病通路,但它们表现出不同的细胞学表现和疾病进展。我们的研究聚焦于星形胶质细胞集落刺激因子1(CSF1)在这两种疾病中的差异表达及作用。通过对来自50名个体海马-内嗅系统248份脑组织样本的转录组分析,我们发现AD患者CA4亚区的CSF1表达显著升高,而CAA中则明显降低。功能研究表明,CSF1水平升高的星形胶质细胞表现出与AD样病理相关的神经毒性,而星形胶质细胞中CSF1表达降低则与CAA典型的血管损伤相关。这些发现提示CSF1在AD和CAA中发挥不同作用,促成了二者各自不同的病理特征。

我们的研究强调了靶向星形胶质细胞CSF1表达作为鉴别诊断标志物和治疗方法的潜力,可用于管理这些相互重叠但又各具特征的神经系统疾病。

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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