SHANK3缺陷改变早期祖细胞动态并揭示与神经退行性变的共享通路

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于SHANK3缺陷影响的研究,涉及Phelan-McDermid综合征患者来源的iPSC神经元RNA测序数据(患者n=9,对照n=7)及体内脑网络活动分析

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GSE281741: SHANK3 deficiency alters early progenitor dynamics and reveals shared pathways with neurodegeneration

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创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

SHANK3缺陷改变早期祖细胞动态并揭示与神经退行性变的共享通路

SHANK3 deficiency alters early progenitor dynamics and reveals shared pathways with neurodegeneration

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于SHANK3缺陷影响的研究,涉及Phelan-McDermid综合征患者来源的iPSC神经元RNA测序数据(患者n=9,对照n=7)及体内脑网络活动分析。数据覆盖基因表达差异和共表达模块,与细胞周期、RNA代谢和代谢通路相关,并富集于自闭症、ADHD和阿尔茨海默病等神经发育或神经退行性疾病基因。可用于探索SHANK3缺陷的分子机制及与神经退行性疾病的共享通路(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 13 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Phelan-McDermid综合征(PMS)主要与SHANK3单倍剂量不足相关,表现为复杂的神经发育特征,包括发育倒退,其潜在机制尚不清楚。本研究从患者来源的iPSC神经元的基因表达到体内脑网络活动等多个层面探究了SHANK3破坏的影响。对仅携带SHANK3破坏的PMS患者(n=9)和对照(n=7)的iPSC衍生神经元进行RNA测序,揭示了SHANK3突变神经元中与细胞周期、RNA代谢和代谢通路相关的差异基因表达和共表达模块的失调。所有模块均与PMS倒退相关,并富集于自闭症、ADHD和阿尔茨海默病等神经发育或神经退行性疾病相关基因。在细胞水平上,SHANK3突变的培养物 ex

【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=GSE281741

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 19 202,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

Phelan-McDermid综合征(PMS)主要与SHANK3单倍剂量不足相关,表现为复杂的神经发育特征,包括发育倒退,其潜在机制尚不清楚。本研究从患者来源的iPSC神经元的基因表达到体内脑网络活动等多个层面探讨了SHANK3破坏的影响。对仅携带SHANK3破坏的PMS患者(n = 9)和对照者(n = 7)的iPSC衍生神经元进行RNA测序,揭示了SHANK3突变神经元中差异基因表达和共表达模块的失调,这些模块与细胞周期、RNA代谢和代谢通路相关。所有模块均与PMS发育倒退相关,并富集了与神经发育或神经退行性疾病相关的基因,如自闭症、ADHD和阿尔茨海默病。在细胞水平上,SHANK3突变的培养物表现出神经祖细胞增殖增加及中间祖细胞标志物的增加。

分化神经元表现出形态复杂性降低、突触后标志物密度和斑点大小的特异性改变,以及提示神经元过度兴奋的电生理特征。在一组PMS患者队列(n = 20)与对照组(n = 30)相比的脑电图(EEG)检查中,显示出超连接性和过量的高频振荡,提示神经网络动力学发生改变。总之,采用不同的分析方法表明,SHANK3单倍剂量不足会破坏神经发育轨迹,并揭示PMS中的退行性变化可能与神经退行性疾病共享共同的基因和通路。我们还表征了可用于PMS治疗方案中的分子和神经生理学标志物。

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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