阿尔法病毒感染后海马单细胞转录组变化与细胞重塑相关的慢性神经行为结局

该数据集来自 NCBI GEO(GSE289596),包含 C57BL/6 小鼠鼻内感染 VEEV TC-83 后海马组织的单细胞转录组数据,并关联纵向神经病理、行为学观察

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时间序列分类GPL3432810090
GSE289596: Hippocampal single cell transcriptomic changes and cellular remodeling is associated with chronic neurobehavioral outcomes following alphavirus infection

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

阿尔法病毒感染后海马单细胞转录组变化与细胞重塑相关的慢性神经行为结局

Hippocampal single cell transcriptomic changes and cellular remodeling is associated with chronic neurobehavioral outcomes following alphavirus infection

该数据集来自 NCBI GEO(GSE289596),包含 C57BL/6 小鼠鼻内感染 VEEV TC-83 后海马组织的单细胞转录组数据,并关联纵向神经病理、行为学观察。研究覆盖急性感染期炎症与先天免疫信号改变、星形胶质细胞和小胶质细胞活化、神经元丢失,以及感染后长达 106 天的持续运动功能障碍、记忆损伤和焦虑样行为减少。数据可用于探索阿尔法病毒感染相关慢性神经行为异常的分子与细胞机制,并可与帕金森病、阿尔茨海默病等神经退行性疾病进行比较分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病毒感染,包括委内瑞拉马脑炎病毒(VEEV),被比作帕金森病和阿尔茨海默病等神经系统疾病,尽管机制仍不清楚。VEEV 是一种嗜神经性阿尔法病毒,可在人类中引起显著的神经功能缺损。VEEV 的慢性效应知之甚少,且没有可用的抗病毒或神经保护治疗。本研究检查了鼻内感染 VEEV TC-83 的 C57BL/6 小鼠的纵向神经病理学、行为学和单细胞转录组变化。急性感染显著改变了炎症和先天免疫信号,并诱导海马中星形胶质细胞和小胶质细胞活化以及神经元丢失。在感染后长达 106 天(DPI)观察到持续的运动功能障碍、记忆损伤和焦虑样行为减少。这些变化与突触生成 s 的改变相关

【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=GSE289596

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 12 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

病毒感染,包括委内瑞拉马脑炎病毒(VEEV),被比作帕金森病和阿尔茨海默病等神经系统疾病,但其机制仍不清楚。VEEV是一种嗜神经性甲病毒,可在人类中引起显著的神经功能缺损。对VEEV慢性影响的认识尚不充分,目前尚无抗病毒药物或神经保护治疗可用。本研究考察了经鼻感染VEEV TC-83的C57BL/6小鼠在纵向神经病理学、行为学及单细胞转录组学方面的变化。急性感染显著改变了炎症和先天免疫信号传导,并诱导星形胶质细胞和小胶质细胞活化以及海马神经元丢失。在感染后长达106天(DPI)观察到持续性运动功能障碍、记忆损害和焦虑样行为减少。这些变化与106 DPI时突触生成信号基因表达的改变、神经元丢失及持续性胶质细胞活化相关。总之,本研究表明,VEEV感染可诱导海马的慢性改变,这些改变可能与在人类患者中观察到的神经后遗症相关。

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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