局部脑重编程缓解阿尔茨海默病及相关骨丢失

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE288182

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • 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

阿尔茨海默病（AD）是一种使人衰弱的神经退行性疾病，以胶质细胞炎症、神经元丢失、认知障碍及全身性功能异常（包括骨丢失）为特征。AD的进展伴随衰老及表观遗传改变，这些改变破坏了细胞稳态。在此，我们证明一种包含Oct4、Sox2和Klf4的共表达载体（AAV-OSK）能够维持小胶质细胞和神经元的细胞身份，同时减少神经炎症和神经元凋亡。在早期和晚期AD小鼠模型中，采用AAV-OSK进行脑部局部治疗可增强认知功能、神经元健康、Aβ斑块清除、小胶质细胞活性及髓鞘完整性。简化代表性亚硫酸氢盐测序（RRBS）分析表明，这些治疗获益需要重编程过程中的DNA去甲基化。此外，这种脑重编程方法还能改善AD受累骨组织中的成骨作用。这些发现提示，重编程脑组织可通过DNA去甲基化解锁年轻态表观遗传信息，为改善AD患者大脑及脑外器官健康提供了一种新策略。

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。