脑特异性芳香化酶敲除小鼠模型中海马转录组变化与记忆缺陷的性别特异性影响
该数据集来自 NCBI GEO(GSE285197),包含脑特异性芳香化酶敲除(bArKO)与全身芳香化酶敲除(tArKO)小鼠模型的海马转录组表达谱数据,采用高通量测序技术,物种为小鼠(10090),平台为 GPL21103

基本信息
资源简介
脑特异性芳香化酶敲除小鼠模型中海马转录组变化与记忆缺陷的性别特异性影响
Sex-specific impact of brain estrogen deficiency on the hippocampal transcriptome changes and memory deficits in brain-specific aromatase knockout mouse models
该数据集来自 NCBI GEO(GSE285197),包含脑特异性芳香化酶敲除(bArKO)与全身芳香化酶敲除(tArKO)小鼠模型的海马转录组表达谱数据,采用高通量测序技术,物种为小鼠(10090),平台为 GPL21103。研究关注脑内雌激素缺乏对海马转录组变化及记忆缺陷的性别特异性影响,并涉及阿尔茨海默病易感性的性别差异机制。数据可用于分析芳香化酶敲除后海马基因表达变化、探索雌激素缺乏与性别特异性 AD 易感性之间的分子关联(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Dec 22 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:美国阿尔茨海默病(AD)患者中近三分之二是女性,然而AD易感性存在性别差异的分子机制仍不清楚。既往研究报道AD女性患者脑内雌激素水平较低。然而,雌激素缺乏如何调节AD中的这种性别差异尚不明确。芳香化酶是雌激素生物合成的关键酶,在脑内神经元和星形胶质细胞中均有表达,在海马中水平较高。为探究雌激素缺乏在性别特异性AD易感性中的潜在机制,我们构建了脑特异性芳香化酶敲除(bArKO)和全身总芳香化酶敲除(tArKO)小鼠模型。方法:我们对6月龄和19月龄的bArKO和tArKO小鼠进行了一系列记忆和行为测试,包括自发交替、社交互动和悬尾测试。
【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:GPL21103、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=GSE285197
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 30 202,引用时请注意版本时效。
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
背景:美国阿尔茨海默病(AD)患者中近三分之二为女性,然而,AD易感性存在性别差异的分子机制仍不清楚。既往研究报道,女性AD患者脑内雌激素水平较低。然而,雌激素缺乏如何调节AD中的这种性别差异尚不明确。芳香化酶是雌激素生物合成的关键酶,在大脑的神经元和星形胶质细胞中均有表达,在海马中表达水平较高。为探究雌激素缺乏在性别特异性AD易感性中的潜在机制,我们构建了脑特异性芳香化酶敲除(bArKO)和全身总芳香化酶敲除(tArKO)小鼠模型。方法:我们对6月龄和19月龄的雌雄bArKO和tArKO小鼠(每组n=10)进行了一系列记忆和行为测试,包括自发交替、社交互动和悬尾测试。收集这些小鼠的海马组织(n=3~4)用于bulk RNA-seq和qPCR。采用液相色谱-质谱法测定血清和组织雌激素水平。
结果:芳香化酶缺失降低了bArKO小鼠的脑雌激素水平,并降低了tArKO小鼠的循环和脑雌激素水平。在19月龄的雌性bArKO和tArKO小鼠中发现了空间工作记忆和社会互动行为的损害。雌性tArKO小鼠在6月龄和19月龄时还表现出抑郁样行为。Bulk RNA-seq显示,在老年雌性bArKO小鼠中,与胶质细胞和神经元相关的差异表达基因(例如Tenm4、Col1a1、Ogn、Dcn、Slc17a6和Ccn2)。结论:我们的发现提供了新的机制,将雌激素缺乏与雌性小鼠海马中性别特异性的转录组变化和记忆丧失联系起来。未来的研究将侧重于确定雌激素信号缺陷对AD小鼠模型的影响,并确定可成药靶点,为开发预防和治疗AD的新治疗策略提供信息。
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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