慢性Aducanumab介导的淀粉样斑块清除降低小胶质细胞活化并诱导与抗原呈递相关的独特小胶质细胞表型
该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于长期慢性Aducanumab治疗对APP-SAA三转基因小鼠淀粉样斑块病理及小胶质细胞反应影响的研究

基本信息
资源简介
慢性Aducanumab介导的淀粉样斑块清除降低小胶质细胞活化并诱导与抗原呈递相关的独特小胶质细胞表型
Chronic Aducanumab-mediated clearance of amyloid plaques decreases microglial activation and induces a unique microglial phenotype associated with antigen presentation
该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于长期慢性Aducanumab治疗对APP-SAA三转基因小鼠淀粉样斑块病理及小胶质细胞反应影响的研究。数据通过高通量测序进行表达谱分析,平台为GPL34328,物种为小鼠(10090),共1个文件。可用于探索抗Aβ免疫治疗后小胶质细胞活化状态变化及与抗原呈递相关的独特表型,为理解治疗相关免疫反应和安全性提供转录组层面的数据支持(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 05 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):抗淀粉样β肽(Aβ)免疫疗法被开发用于治疗阿尔茨海默病(AD),以减少和预防淀粉样斑块病理。该方法在Aducanumab、Lecanemab和Donanemab的3期临床试验中已被证明成功。这些抗体诱导强烈的淀粉样斑块清除,减缓记忆衰退,并对日常生活活动产生有益影响。治疗效果与斑块清除的功效相关。治疗与不良副作用相关,如水肿和出血(ARIA-E和-H),这些可能与被诱导的免疫反应有关。因此,为提高治疗安全性,必须了解抗Aβ抗体治疗对免疫细胞功能的影响。我们研究了长期慢性Aducanumab治疗对APP-SAA三转基因小鼠淀粉样斑块病理和小胶质细胞反应的影响。
【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:GPL34328、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=GSE288801
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 20 202,引用时请注意版本时效。
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数据说明
抗淀粉样蛋白β肽(Aβ)免疫疗法是为治疗阿尔茨海默病(AD)而开发的,旨在减少和预防淀粉样斑块病理。该方法在Aducanumab、Lecanemab和Donanemab的3期临床试验中已被证明是成功的。这些抗体能有效清除淀粉样斑块,减缓记忆衰退,并对日常生活活动产生有益影响。治疗效果与斑块清除的有效性相关。治疗伴随不良副作用,如水肿和出血(ARIA-E和-H),这些可能与被诱导的免疫反应有关。因此,为提高治疗安全性,必须了解抗Aβ抗体治疗对免疫细胞功能的影响。我们在APP-SAA三基因敲入小鼠模型中研究了长期慢性Aducanumab治疗对淀粉样斑块病理和小胶质细胞反应的影响。小鼠从4至8月龄每周接受Aducanumab治疗。长期Aducanumab治疗导致淀粉样斑块病理的显著且剂量依赖性的清除。
脑脊液蛋白质组分析表明,神经退行性标志物减少,包括tau和α-突触核蛋白。与葡萄糖摄取减少相一致,治疗效果伴随小胶质细胞活化降低。RNAseq证实,小胶质细胞的疾病相关小胶质细胞(DAM)转录特征呈剂量依赖性下降,Trem2蛋白的同步减少也支持这一结果。然而,治疗后与抗原呈递相关的基因仍然升高。IHC证实,Aducanumab治疗增加了小胶质细胞聚集,以及斑块周围MHC-II的表达,ELISA证实细胞因子水平升高。这些发现表明,长期慢性Aducanumab介导的Aβ清除导致小胶质细胞活化和神经退行性变的剂量依赖性减少,但诱导了一种独特的抗体治疗相关的小胶质细胞p
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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