神经元APOE4诱导的阿尔茨海默病早期海马网络超兴奋性

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE279550

标准获取流程：

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   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

载脂蛋白E4（APOE4）是阿尔茨海默病（AD）最强的遗传风险因素，但其对神经元和网络功能的全面影响仍不清楚。我们在年轻的APOE4敲入（E4-KI）小鼠中发现了海马区域特异性的网络过度兴奋，并可预测其老年期的认知缺陷。年轻E4-KI小鼠的网络过度兴奋由海马区域特异性的较小且过度兴奋的神经元亚群介导，选择性去除神经元APOE4可消除这些神经元。老年E4-KI小鼠表现出过度兴奋的颗粒细胞、进行性抑制缺陷以及齿状回E/I失衡，加剧了海马过度兴奋。单核RNA测序揭示了神经元细胞类型特异性和年龄依赖性的转录组变化，包括E4-KI小鼠中Nell2的过表达。利用CRISPRi降低E4-KI小鼠特定神经元类型中Nell2的表达，可挽救其异常兴奋性表型，提示Nell2过表达是APOE4诱导过度兴奋的一个原因。

这些发现凸显了APOE4诱导的海马网络功能障碍背后的早期转录组和电生理改变，以及其在衰老过程中对阿尔茨海默病发病机制的贡献。

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。