GSE285831：阿尔茨海默病谱系中额叶皮层锥体神经元表达谱区分前驱期与进展性退化

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE285831

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

阿尔茨海默病（AD）是一种不可逆的、进行性神经退行性疾病，估计影响690万美国人。目前尚无治疗方法可预防痴呆症的发作或进展。因此，确定AD发病和进展病理生物学基础的分子和细胞机制至关重要。我们采用激光捕获显微切割（LCM）从死后人前额叶皮层Brodmann 9区（BA9）组织中分离出III层锥体神经元。利用来自AD谱系受试者的组织进行了单群体RNA测序，包括无认知障碍（NCI）、轻度认知障碍（MCI）和AD个体。差异表达基因（DEGs）在各组之间进行了比较和对比。DEGs数量从前驱期（MCI vs NCI；1,306个DEGs）到进展期（AD vs MCI；2,505个DEGs）再到明显AD期（AD vs NCI；3,259个DEGs）逐渐增加。生物信息学探究揭示了疾病进展过程中关键通路的改变，包括氧化磷酸化、线粒体功能障碍和免疫反应，表明脆弱的皮层-皮层投射神经元中存在生物能量学功能障碍。

前驱期与进展期之间共享的大多数DEG和通路表现出失调方向的变化，称为“方向性分歧”。相比之下，进展后期与明显AD之间共有的大多数DEG和通路保持相同方向，称为“方向性趋同”。已识别出能够将早期AD发病（前驱期）与AD进展（进展期和明显AD）区分开的候选基因和通路，为研究皮层细胞易感性及AD早期干预的关键靶点提供了路线图。

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。