额颞叶变性中hnRNP蛋白单细胞转录组水平与细胞定位改变

该数据集来自NCBI GEO,聚焦额颞叶变性(FTLD)中hnRNP蛋白的单细胞转录组水平与细胞定位改变。FTLD是额颞叶痴呆(FTD)的病理改变,以额颞叶萎缩和异常蛋白包涵体为特征;TDP-43阳性包涵体病例分为A、B、C、D、E五个病理亚型,包涵体数量在病例间差异大且与临床表现相关性有限

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基因组分类GPL246769606
GSE288106: Alterations in single-cell transcriptomic levels and cellular localisation of hnRNP proteins in Frontotemporal Lobar Degeneration

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

额颞叶变性中hnRNP蛋白单细胞转录组水平与细胞定位改变

Alterations in single-cell transcriptomic levels and cellular localisation of hnRNP proteins in Frontotemporal Lobar Degeneration

该数据集来自NCBI GEO,聚焦额颞叶变性(FTLD)中hnRNP蛋白的单细胞转录组水平与细胞定位改变。FTLD是额颞叶痴呆(FTD)的病理改变,以额颞叶萎缩和异常蛋白包涵体为特征;TDP-43阳性包涵体病例分为A、B、C、D、E五个病理亚型,包涵体数量在病例间差异大且与临床表现相关性有限。TDP-43属于hnRNP家族RNA结合蛋白,与其他hnRNP共同调控RNA加工多个环节。数据可用于研究hnRNP家族成员在FTLD中的表达与定位变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):额颞叶痴呆(FTD)是一种具有强遗传成分的神经退行性疾病。额颞叶变性(FTLD)指FTD中所见的病理改变,以额叶和颞叶萎缩及异常蛋白包涵体存在为特征。在伴有过度磷酸化TDP-43阳性包涵体的FTLD(FTLD-TDP)病例中,根据脑内包涵体的类型和分布可观察到五种病理亚型(A、B、C、D和E)。在所有亚型中,病例间观察到的病理包涵体数量往往存在很大变异性,与临床表现的相关性有限。TDP-43是一种属于异质核核糖核蛋白(hnRNP)家族的RNA结合蛋白,它与其他hnRNP一起调节RNA加工的多个方面。除TDP-43以外的hnRNP受到imp

【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=GSE288106

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 24 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

额颞叶痴呆(FTD)是一种具有强遗传成分的神经退行性疾病。额颞叶变性(FTLD)指FTD中所见的病理改变,其特征为额叶和颞叶萎缩以及异常蛋白包涵体的存在。在伴有过度磷酸化TDP-43阳性包涵体的FTLD(FTLD-TDP)中,根据脑内包涵体的类型和分布,可观察到五种病理亚型(A、B、C、D和E)。在所有亚型中,各病例之间所观察到的病理包涵体数量往往存在很大变异性,与临床表现的相关性有限。TDP-43是一种RNA结合蛋白,属于异质性核糖核蛋白(hnRNP)家族,与其他hnRNP共同调节RNA加工的多个方面。除TDP-43以外的hnRNP已涉及多种神经系统疾病,包括ALS、FTLD-TDP、FTLD-FUS和阿尔茨海默病。在FTLD-TDP的特定亚型中,已发现多种hnRNP存在于病理包涵体中,提示其可能在疾病过程中发挥作用。

hnRNP网络在FTLD疾病发病机制中的作用尚未被研究。本研究旨在通过免疫组织化学和单细胞RNA测序的基因表达分析,全面评估hnRNP蛋白在散发性FTLD-TDP两种病理亚型(A和C)以及遗传型FTLD-TDP A C9orf72中的存在和表达情况。我们试图确定在具有TDP-43病理的FTLD病例中,hnRNP是否在蛋白质和转录本水平上表现出异常表达。

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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