阿尔茨海默病GWAS、三维基因组学与单细胞CRISPRi非编码筛选整合揭示调控TSPAN14的小胶质细胞增强子因果变异[RNA-Seq]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE293119

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

尽管全基因组关联研究（GWAS）在揭示人类复杂疾病的变异-性状关联方面取得了成功，但对所发现位点的功能解析却相对滞后。在此，我们描述了一项针对阿尔茨海默病（AD）的变异至基因（V2G）定位工作，旨在从最新的AD GWAS荟萃分析（101个位点）中揭示因果变异和效应基因。我们利用包含高分辨率启动子Capture C、ATAC-seq和来自脑相关细胞类型的RNA-seq的基因组学数据集，对AD GWAS变异进行精细定位，识别出89个候选因果SNP和69个效应基因。随后，我们设计了一项单细胞CRISPRi筛选，以扰动候选调控区域（n=74），并评估人微胶质细胞系HMC3中的转录反应。我们在约97,000个细胞中的筛选识别出19个调控区域和19个效应基因。接着，我们选择对首要命中位点TSPAN14进行功能解析，并展示了一个包含AD相关SNP rs7080009、rs1870138和rs1870137的内含子区域是小胶质细胞特异性增强子，且AD风险单倍型增加了其活性。

CRISPR对该区域的精准基因组删除降低了TSPAN14的表达，改变了包括细胞黏附在内的特定细胞通路，并减少了分泌型促炎细胞因子IL-6和IL-8的水平，这些细胞因子是已知的衰老和AD生物标志物。我们的工作提供了一个系统性框架，可将GWAS信号映射到其在AD和其他脑相关疾病中的效应基因，并为后续深入的功能研究提供了可靠的线索。

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。