胶质细胞特异性及诱导性全身C3缺陷不影响AppNL−G−F阿尔茨海默病小鼠模型淀粉样病理

该数据集来自NCBI GEO,包含1个RNA测序表达谱文件,围绕胶质细胞特异性(小胶质细胞C3mKO、星形胶质细胞C3aKO)及诱导性全身(C3iKO)C3敲除小鼠,结合ICV LPS急性炎症模型与AppNL-G-F敲入阿尔茨海默病模型,研究C3在急慢性神经炎症及AD病理中的作用

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基因组分类GPL3447510090
GSE291239: Glial-specific and inducible full body C3 deficiency does not affect amyloid pathology in the AppNL−G−F mouse model of Alzheimer’s disease

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

胶质细胞特异性及诱导性全身C3缺陷不影响AppNL−G−F阿尔茨海默病小鼠模型淀粉样病理

Glial-specific and inducible full body C3 deficiency does not affect amyloid pathology in the AppNL−G−F mouse model of Alzheimer’s disease

该数据集来自NCBI GEO,包含1个RNA测序表达谱文件,围绕胶质细胞特异性(小胶质细胞C3mKO、星形胶质细胞C3aKO)及诱导性全身(C3iKO)C3敲除小鼠,结合ICV LPS急性炎症模型与AppNL-G-F敲入阿尔茨海默病模型,研究C3在急慢性神经炎症及AD病理中的作用。数据可用于分析C3缺陷对神经炎症和淀粉样病理相关基因表达的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:阿尔茨海默病(AD)与神经炎症密切相关,补体系统尤其是C3正成为关键参与者。然而,研究一直受限于依赖经典种系C3敲除和APP过表达小鼠模型,这些模型无法研究C3的时间性和细胞特异性效应,也不能准确反映AD病理的复杂性。方法:在本研究中,我们通过生成小胶质细胞特异性(C3mKO)、星形胶质细胞特异性(C3aKO)和诱导性全身(C3iKO)C3敲除小鼠,研究了条件性C3缺陷对神经炎症和AD病理的影响。为了评估C3在急性和慢性神经炎症中的作用,我们在这些小鼠中采用了脑室内(ICV)LPS注射模型,并结合在衰老和轻度外周炎症后的AppNL-G-F敲入AD小鼠模型中的研究。

【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:GPL34475、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=GSE291239

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 02 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

背景 阿尔茨海默病(AD)与神经炎症密切相关,补体系统尤其是C3正逐渐被视为关键参与者。然而,由于研究依赖于经典的生殖系C3敲除和APP过表达小鼠模型,相关研究受到阻碍,这些模型无法研究C3的时间性和细胞特异性效应,也不能准确反映AD病理的复杂性。方法 在本研究中,我们通过构建小胶质细胞特异性(C3mKO)、星形胶质细胞特异性(C3aKO)和可诱导全身性(C3iKO)C3敲除小鼠,探究了条件性C3缺陷对神经炎症和AD病理的影响。为评估C3在急性和慢性神经炎症中的作用,我们在这些小鼠中采用了脑室内(ICV)LPS注射模型,并结合对衰老及轻度外周炎症条件下AppNL-G-F敲入AD小鼠模型的研究。结果 我们的结果表明,与野生型小鼠相比,40周龄AppNL-G-F小鼠的小胶质细胞和星形胶质细胞中补体基因(包括C3)表达上调。

研究表明,小胶质细胞和星形胶质细胞均是C3的重要来源,因为任一种细胞类型中的条件性C3缺失都会导致ICV LPS注射后C3表达降低以及神经炎症转录反应减弱。然而,在AppNL-G-F小鼠中,小胶质细胞和星形胶质细胞特异性C3缺失在衰老40周及轻度外周炎症条件下均未影响海马总C3蛋白水平和淀粉样斑块负荷。此外,在8周龄时诱导的全身体C3敲除尽管完全清除了C3,也未改变Aβ病理和胶质细胞活化。结论我们的研究结果表明,虽然C3参与神经炎症反应,但其在慢性AD相关病理中的作用比先前认为的更为复杂。我们使用新型细胞特异性和可诱导性C3敲除小鼠结合敲入AppNL-G-F模型的研究提供了新的见解

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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