运动激素鸢尾素在多发性硬化小鼠模型中的神经保护作用

研究聚焦运动激素鸢尾素(irisin)在多发性硬化(MS)小鼠模型中的神经保护作用,涉及自愿跑轮运动改善实验性自身免疫性脑脊髓炎(EAE)模型,并探讨鸢尾素外周递送的效果

geo
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基因组GPL3429010090
GSE282166: The Exercise Hormone Irisin Mediates Neuroprotective Effects in a Mouse Model of Multiple Sclerosis

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

运动激素鸢尾素在多发性硬化小鼠模型中的神经保护作用

The Exercise Hormone Irisin Mediates Neuroprotective Effects in a Mouse Model of Multiple Sclerosis

该数据集来自 NCBI GEO(GSE282166),包含 1 个文件(GSE282166_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序对小鼠(10090,平台 GPL34290)进行表达谱分析。研究聚焦运动激素鸢尾素(irisin)在多发性硬化(MS)小鼠模型中的神经保护作用,涉及自愿跑轮运动改善实验性自身免疫性脑脊髓炎(EAE)模型,并探讨鸢尾素外周递送的效果。数据可用于分析运动与鸢尾素干预下的基因表达变化,支撑神经保护机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):有氧运动被认为是一种改善多发性硬化的干预措施,因为它不仅能提高多发性硬化患者的体能,还能改善进行性神经症状。然而,确切机制尚不清楚,目前也没有药物能够利用这些治疗效应。新型运动激素鸢尾素(irisin)是 FNDC5(含 III 型纤连蛋白结构域 5)的分泌形式,是介导多发性硬化中部分神经保护性运动效应的主要候选分子,因为它是运动、衰老和阿尔茨海默病中认知功能的关键调节因子。此外,鸢尾素在阿尔茨海默病和帕金森病的临床前模型中具有神经保护作用。在此,我们表明自愿跑轮运动改善了多发性硬化的小鼠实验性自身免疫性脑脊髓炎(EAE)模型。鸢尾素的外周递送 r

【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:GPL34290、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=GSE282166

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 29 202,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

有氧运动被视为多发性硬化症(MS)的一种疾病修饰干预措施,因为它不仅能改善MS患者的体能,还能改善进行性神经症状。然而,其确切机制尚不清楚,目前也没有药物能够利用这些治疗效应。新型运动激素鸢尾素(irisin)是FNDC5(含III型纤连蛋白结构域5)的分泌形式,是介导MS中部分神经保护性运动效应的首要候选分子,因为它是运动、衰老和阿尔茨海默病中认知功能的关键调节因子。此外,鸢尾素在阿尔茨海默病和帕金森病的临床前模型中具有神经保护作用。在此,我们表明,自愿跑轮运动可改善MS的实验性自身免疫性脑脊髓炎(EAE)小鼠模型。外周递送鸢尾素导致血浆鸢尾素水平升高,可改善EAE的海马和脊髓临床症状,并减少神经变性。

有趣的是,外周鸢尾素并未在转录水平上改变外周和中枢免疫反应,而是在神经元中诱导神经保护基因程序,主要与突触和线粒体相关。相应地,鸢尾素和自愿运动能够挽救EAE期间的突触丢失。综上所述,运动激素鸢尾素在如MS这类炎症驱动的神经退行性疾病中发挥直接的神经保护作用,从而使其成为MS一个有吸引力的治疗靶点。

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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