GSE290806:衰老过程中小脑微胶质细胞重组的空间与单细胞转录组

该数据集来自 NCBI GEO,包含小鼠小脑衰老相关的单核 RNA 测序、微胶质细胞 bulk RNA 测序和 MERFISH 空间转录组数据,文件为 GSE290806_series_matrix.txt.gz

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基因组分类GPL2424710090
GSE290806: Spatial and single-cell transcriptomics reveal the reorganization of cerebellar microglia with aging

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

GSE290806:衰老过程中小脑微胶质细胞重组的空间与单细胞转录组

Spatial and single-cell transcriptomics reveal the reorganization of cerebellar microglia with aging

该数据集来自 NCBI GEO,包含小鼠小脑衰老相关的单核 RNA 测序、微胶质细胞 bulk RNA 测序和 MERFISH 空间转录组数据,文件为 GSE290806_series_matrix.txt.gz。研究刻画了小脑各类细胞随年龄变化的转录特征,发现微胶质细胞变化最显著,其转录特征指向增强的神经保护性免疫激活和较海马微胶质细胞更低的脂滴积累。数据可用于研究小脑衰老的分子机制及微胶质细胞在脑老化中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):衰老导致大脑各区域出现特异性的功能衰退。小脑对运动协调和认知功能至关重要,随着年龄增长会发生显著的结构和功能变化。驱动小脑衰老的分子机制——尤其是包括微胶质细胞在内的小脑胶质细胞的作用——仍知之甚少。在此,我们使用单核 RNA 测序(snRNA-seq)、微胶质细胞 bulk RNA 测序和多重错误鲁棒荧光原位杂交(MERFISH)来表征小鼠小脑中与细胞衰老相关的转录变化。我们发现,在所有细胞类型中,微胶质细胞表现出最显著的年龄相关变化,且其转录特征指向增强的神经保护性免疫激活和与海马微胶质细胞相比降低的脂滴积累。此外,衰老小脑中的微胶质细胞

【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=GSE290806

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 08 202,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

衰老会导致大脑各区域出现特异性的功能衰退。小脑对运动协调和认知功能至关重要,随着年龄增长会发生显著的结构和功能变化。驱动小脑衰老的分子机制——尤其是小脑胶质细胞(包括小胶质细胞)的作用——仍知之甚少。在本研究中,我们采用单核RNA测序(snRNA-seq)、小胶质细胞批量RNA测序以及多重误差稳健荧光原位杂交(MERFISH)技术,表征了小鼠小脑中与细胞衰老相关的转录变化。我们发现,在所有细胞类型中,小胶质细胞表现出最显著的年龄相关变化,且其转录特征表明,与海马小胶质细胞相比,其神经保护性免疫激活增强、脂滴积累减少。此外,与年轻小鼠相比,老年小鼠的小脑小胶质细胞被发现更靠近颗粒细胞。这种关系通过新定义的神经元相关小胶质细胞评分加以表征,该评分捕捉了邻近依赖性转录变化,并提示了一种新型的小胶质细胞响应性。

这些发现强调了小脑在衰老过程中的独特适应性及其对阿尔茨海默病(AD)相关病理的潜在抵抗力,为可能影响疾病易感性的区域特异性机制提供了关键见解。

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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