阿尔茨海默病小鼠模型海马表观基因组与转录组改变先于淀粉样变性的BiSulfite-seq数据
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE290397,采用BiSulfite-seq技术,针对人源化AppNL-G-F阿尔茨海默病小鼠模型,研究在海马和血液中、严重神经病理出现之前且独立于衰老的分子改变
![GSE290397: Epigenomic and Transcriptomic Alterations Precede Amyloidosis in the Hippocampus of an Alzheimer's Mouse Model [BiSulfite-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/146625.jpg)
基本信息
资源简介
阿尔茨海默病小鼠模型海马表观基因组与转录组改变先于淀粉样变性的BiSulfite-seq数据
Epigenomic and Transcriptomic Alterations Precede Amyloidosis in the Hippocampus of an Alzheimer's Mouse Model [BiSulfite-seq]
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE290397,采用BiSulfite-seq技术,针对人源化AppNL-G-F阿尔茨海默病小鼠模型,研究在海马和血液中、严重神经病理出现之前且独立于衰老的分子改变。数据覆盖染色质可及性、基因表达和DNA甲基化等多组学层面,包含1个文件(GSE290397_series_matrix.txt.gz)。可用于探索早期淀粉样变性相关的表观基因组与转录组变化,以及兴奋性神经元向抑制性神经元转变的潜在补偿机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 25 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):在阿尔茨海默病(AD)早期阶段检测和理解该病,对于揭示其神经病理学背后的初始机制和设计有效干预措施至关重要。在本研究中,我们利用人源化AppNL-G-F小鼠——该小鼠沿可预测的时间线表现出早发性淀粉样病理——来研究在严重神经病理出现之前且独立于衰老的海马和血液中的分子变化。采用多组学方法,我们识别了与早期淀粉样变性相关的染色质可及性、基因表达和DNA甲基化改变。染色质可及性变化在早期病理阶段的兴奋性神经元中显著,随后转向抑制性神经元,可能反映了减轻兴奋性神经元失调的补偿机制。尽管海马细胞组成大致相当,trans
【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:GPL24247、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=GSE290397
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 10 202,引用时请注意版本时效。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
在早期阶段检测和理解阿尔茨海默病(AD)对于揭示其神经病理学背后的初始机制以及制定有效干预措施至关重要。在本研究中,我们利用了人源化AppNL-G-F小鼠——该小鼠按照可预测的时间线表现出早发性淀粉样蛋白病理——来研究在严重神经病理学发生之前且独立于衰老的海马和血液中的分子变化。通过采用多组学方法,我们识别了与早期淀粉样变性相关的染色质可及性、基因表达和DNA甲基化方面的改变。在早期病理阶段,染色质可及性变化在兴奋性神经元中较为显著,随后转向抑制性神经元,这可能反映了减轻兴奋性神经元失调的补偿机制。尽管海马细胞组成大体相当,野生型与AppNL-G-F小鼠之间的转录组比较揭示了显著的基因表达差异,特别是在与线粒体功能和蛋白质生物合成相关的通路中,这些差异出现在严重的淀粉样斑块沉积之前。
在后期阶段,观察到免疫和神经炎症通路的上调,这与AD中已确立的神经炎症过程相一致。此外,我们在病理早期和晚期阶段,于AppNL-G-F小鼠的血液和海马体中均鉴定出广泛的DNA甲基化差异。血液中的许多差异甲基化区域,即使在病理早期阶段,也与大脑中的顺式调控元件相关,并位于海马体中差异表达基因附近。这些区域富集于与大脑功能相关的通路,如神经元发育和突触过程,表明血液甲基化模式与大脑功能之间存在联系。这提示血液甲基化作为早期淀粉样变性检测生物标志物的潜在用途。值得注意的是,我们鉴定了五个候选生物标志物g
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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