阿尔茨海默病小鼠模型TREM2依赖与非依赖胶质反应及代谢扰动的转录组与蛋白质组分析

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE279164系列矩阵文件,针对阿尔茨海默病淀粉样变小鼠模型AppNL-G-F在Aβ病理早期和中期的转录组与蛋白质组数据,并对比TREM2敲除模型,揭示Aβ沉积对脑细胞的影响及TREM2在微胶质细胞响应中的作用

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基因组分类GPL1702110090
GSE279164: Transcriptome and proteome profiling reveals TREM2-dependent and -independent glial response and metabolic perturbation in an Alzheimer’s mouse model

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

阿尔茨海默病小鼠模型TREM2依赖与非依赖胶质反应及代谢扰动的转录组与蛋白质组分析

Transcriptome and proteome profiling reveals TREM2-dependent and -independent glial response and metabolic perturbation in an Alzheimer’s mouse model

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE279164系列矩阵文件,针对阿尔茨海默病淀粉样变小鼠模型AppNL-G-F在Aβ病理早期和中期的转录组与蛋白质组数据,并对比TREM2敲除模型,揭示Aβ沉积对脑细胞的影响及TREM2在微胶质细胞响应中的作用。数据可用于研究微胶质细胞活化、免疫应答相关基因表达及代谢通路变化,支持AD分子机制的多组学分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):阐明阿尔茨海默病(AD)复杂的分子机制需要整合多种组学数据的多维分析。在本研究中,我们对AppNL-G-F(一种人APP敲入的淀粉样变模型)在淀粉样β(Aβ)病理的早期和中期进行了转录组和蛋白质组分析,以描绘Aβ沉积对脑细胞的影响。通过将AppNL-G-F小鼠与TREM2(髓样细胞触发受体2)敲除模型进行对比,我们的研究进一步探究了TREM2——一个众所周知的AD风险基因——在影响微胶质细胞对Aβ病理响应中的作用。我们的结果强调微胶质细胞活化是Aβ病理的核心特征,其特征是与免疫应答(如补体系统和抗原呈递)以及分解代谢途径(如吞噬体)相关的微胶质细胞特异性基因显著上调。

【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:GPL17021、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=GSE279164

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 14 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

阐明阿尔茨海默病(AD)复杂的分子机制需要整合多种组学数据进行多维分析。本研究对AppNL-G-F小鼠(一种人源APP敲入的淀粉样变模型)在淀粉样蛋白β(Aβ)病理早期和中期的转录组与蛋白质组进行了分析,以刻画Aβ沉积对脑细胞的影响。通过将AppNL-G-F小鼠与TREM2(髓系细胞触发受体2)敲除模型进行对比,本研究进一步探究了TREM2这一公认的AD风险基因在影响小胶质细胞对Aβ病理反应中的作用。我们的结果突显小胶质细胞激活是Aβ病理的核心特征,表现为与免疫应答相关的小胶质细胞特异性基因(如补体系统和抗原呈递)以及分解代谢通路(如吞噬体形成和溶酶体生物发生)的显著上调。TREM2的缺失显著减弱这些基因的诱导,损害Aβ清除,并加剧营养不良性神经突的形成。重要的是,TREM2是小胶质细胞与Aβ斑块结合以及致密Aβ斑块核心形成所必需的。

此外,本研究揭示了能量代谢和蛋白质合成的显著紊乱,表明在Aβ沉积的响应下,机体从合成代谢向分解代谢转变。这种代谢改变伴随突触蛋白丰度下降,且独立于TREM2发生,提示Aβ沉积对突触完整性和可塑性的直接影响。总之,我们的研究结果表明Aβ沉积后小胶质细胞显著激活并出现代谢紊乱,为Aβ病理机制提供了见解,并凸显了靶向这些通路在AD治疗中的潜力。

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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