AD小鼠海马与下丘脑单细胞RNA测序:果糖诱导MetS及DHA和NR补充
该数据集为AD小鼠海马与下丘脑的单细胞RNA测序数据,涵盖果糖诱导代谢综合征以及DHA和NR补充条件下的细胞类型特异性转录组响应

基本信息
资源简介
AD小鼠海马与下丘脑单细胞RNA测序:果糖诱导MetS及DHA和NR补充
Single cell RNA sequencing of hippocampus and hypothalamus in AD mice with fructose-induced MetS and DHA and NR supplementation
该数据集为AD小鼠海马与下丘脑的单细胞RNA测序数据,涵盖果糖诱导代谢综合征以及DHA和NR补充条件下的细胞类型特异性转录组响应。数据可用于分析不同代谢与营养干预对AD小鼠脑区细胞转录谱的影响,支持细胞类型注释、差异表达与通路分析等研究,为理解代谢紊乱在AD发病机制中的作用及代谢调节的治疗潜力提供数据基础(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Mar 19 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):阿尔茨海默病(AD)是一种广泛存在的神经退行性疾病,其特征为β-淀粉样蛋白(Aβ)斑块和神经原纤维缠结。鉴于Aβ清除药物对患者的获益欠佳,代谢紊乱与AD之间的关联为理解代谢功能障碍在AD发病机制中的作用以及通过调节代谢改善治疗开发的潜力提供了替代视角。我们研究了代谢和营养调节剂,即高果糖摄入作为潜在风险,以及二十二碳六烯酸(DHA)和烟酰胺核糖(NR)作为潜在有益因素,对AD小鼠模型海马和下丘脑细胞类型特异性转录组反应的影响。果糖诱导的代谢综合征增加了室管膜细胞中补体成分3的表达以及小胶质细胞中炎症基因的表达,其
【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=GSE292341
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 06 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE292341
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
阿尔茨海默病(AD)是一种广泛存在的神经退行性疾病,以β-淀粉样蛋白(Aβ)斑块和神经原纤维缠结为特征。鉴于Aβ清除药物对患者的获益欠佳,代谢紊乱与AD之间的关联为理解代谢功能障碍在AD发病机制中的作用以及通过调节代谢来改进治疗开发的潜力提供了另一视角。我们研究了代谢和营养调节剂——即作为潜在风险的高果糖摄入,以及作为潜在有益因素的二十二碳六烯酸(DHA)和烟酰胺核糖(NR)——对AD小鼠模型海马和下丘脑细胞类型特异性转录组反应的影响。果糖诱导的代谢综合征增加了室管膜细胞中补体成分3的表达以及小胶质细胞中炎症基因的表达,而这些变化被DHA和NR所逆转。NR和DHA导致各细胞类型中Aβ特征的逆转,并针对AD与代谢应激AD之间小胶质细胞反应性的不同方面发挥作用。
我们的研究支持代谢调节对神经炎症的影响,并为利用代谢调节剂干预阿尔茨海默病提供了分子层面的依据。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




