ApoE4破坏改进型iPSC人脑内皮细胞模型中的胞内运输与铁稳态 [scRNA-seq]

研究聚焦阿尔茨海默病风险因子ApoE4对人脑内皮细胞胞内运输和铁稳态的影响,基于改进的iPSC分化方案获得脑内皮细胞(iCE-BECs),并开展多组学分析和功能转运实验

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE280214: ApoE4 disrupts intracellular trafficking and iron homeostasis in an improved iPSC-based model of human brain endothelial cells [scRNA-seq]

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

ApoE4破坏改进型iPSC人脑内皮细胞模型中的胞内运输与铁稳态 [scRNA-seq]

ApoE4 disrupts intracellular trafficking and iron homeostasis in an improved iPSC-based model of human brain endothelial cells [scRNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE280214,包含1个文件(GSE280214_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台GPL24676。研究聚焦阿尔茨海默病风险因子ApoE4对人脑内皮细胞胞内运输和铁稳态的影响,基于改进的iPSC分化方案获得脑内皮细胞(iCE-BECs),并开展多组学分析和功能转运实验。数据可用于探索ApoE4在血脑屏障受体介导转胞吞中的作用及相关基因表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 24 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):脑内皮细胞中的转铁蛋白受体可通过跨血脑屏障的转胞吞作用将治疗性抗体递送至大脑。受体转运在阿尔茨海默病中是否保持完整仍是一个重大开放问题。在此,我们研究了载脂蛋白E4(ApoE4),即阿尔茨海默病的主要遗传风险因素,是否改变了人脑内皮细胞中的胞内运输。为此,我们首先开发了一种基于明确化学混合物和细胞外基质支持的优化诱导多能干细胞方案,以分化脑内皮细胞(iCE-BECs)。多组学分析和功能转运实验表明,iCE-BECs具有脑内皮基因特征,并重现了针对转铁蛋白受体的临床验证BrainshuttleTM抗体的受体介导转胞吞作用。工程化iCE-BECs ho

【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:GPL24676、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=GSE280214

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 07 202,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

脑内皮细胞中的转铁蛋白受体可通过跨血脑屏障的转胞吞作用将治疗性抗体递送至大脑。在阿尔茨海默病中,该受体转运是否仍保持完整,仍是一个重大的未解问题。在此,我们研究了阿尔茨海默病的主要遗传风险因子载脂蛋白E4(ApoE4)是否会改变人脑内皮细胞中的细胞内转运。为此,我们首先开发了一种基于明确化学成分组合和细胞外基质支持的诱导多能干细胞优化方案,用以分化脑内皮细胞(iCE-BECs)。多组学分析和功能性转运实验表明,iCE-BECs具有脑内皮基因特征,并再现了针对转铁蛋白受体的临床验证BrainshuttleTM抗体的受体介导转胞吞作用。经工程改造的ApoE4纯合iCE-BECs表现出早期内体时空组织改变、转铁蛋白受体表达增加以及细胞质铁减少。我们的数据揭示,ApoE4能够以细胞自主的方式影响血脑屏障的细胞内转运和铁稳态。

这一发现可能对阿尔茨海默病治疗性抗体的脑内递送具有重要意义。

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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