人iPSC来源GABA能中间神经元移植挽救阿尔茨海默病模型环路功能障碍与tau病理

数据对应一项研究:将人iPSC来源的MGE-pINs移植到5XFAD小鼠海马后,评估其对突触可塑性、认知功能、癫痫样放电及tau病理的治疗效果

geo
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基因组回归GPL1702110090
GSE293647: Human iPSC-Derived GABAergic Interneuron transplantation rescues circuit dysfunction and tau pathology in Alzheimer’s disease model

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

人iPSC来源GABA能中间神经元移植挽救阿尔茨海默病模型环路功能障碍与tau病理

Human iPSC-Derived GABAergic Interneuron transplantation rescues circuit dysfunction and tau pathology in Alzheimer’s disease model

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE293647_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL17021。数据对应一项研究:将人iPSC来源的MGE-pINs移植到5XFAD小鼠海马后,评估其对突触可塑性、认知功能、癫痫样放电及tau病理的治疗效果。该数据可用于分析移植后宿主脑组织的基因表达变化,探索GABA能中间神经元移植改善阿尔茨海默病模型环路功能障碍的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):阿尔茨海默病(AD)的病理生理涉及兴奋-抑制(E: I)平衡的破坏和tau蛋白积累,然而当前的治疗方法未能解决这些相互关联的病理。在此,我们证明,将分裂后的人iPSC来源的内侧神经节隆起起源的皮层抑制性神经元(MGE-pINs)移植到5XFAD小鼠的海马中,可通过多种机制途径对突触可塑性和认知产生治疗效果。在移植后6.5个月(MPT),MGE-pINs成功整合到宿主神经环路中,并通过减轻过度兴奋(癫痫样放电减少72.4%,p<0.001)以及通过调节GABAA受体α1/α3亚基组成和氯离子转运体表达来使突触E: I平衡正常化,从而恢复海马功能。引人注目的是,移植物选择性地减弱了pho

【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:GPL17021、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=GSE293647

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 202,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

阿尔茨海默病(AD)的病理生理机制涉及兴奋-抑制(E:I)平衡的破坏和tau蛋白的积累,然而目前的治疗方法未能解决这些相互关联的病理改变。在此,我们证明,将分裂后的人iPSC来源的内侧神经节隆起源性皮层抑制性神经元(MGE-pINs)移植到5XFAD小鼠海马中,可通过多条机制通路对突触可塑性和认知产生治疗效应。移植后6.5个月(MPT)时,MGE-pINs成功整合入宿主神经回路,并通过减轻过度兴奋(癫痫样放电减少72.4%,p<0.001)以及通过调节GABAA受体α1/α3亚基组成和氯离子转运体表达使突触E:I平衡正常化,从而恢复海马功能。引人注目的是,移植物在不依赖淀粉样蛋白-β清除的情况下,选择性地将磷酸化tau蛋白负荷减轻53-61%(p<0.0001),同时恢复抑制性突触(增加165.5%)和兴奋性突触(增加65.5%)密度(p<0.01)。

转录组分析揭示了钙稳态和神经可塑性通路,这些通路与空间记忆和工作记忆表现相关。我们的研究建立了一种可临床转化的细胞疗法,该疗法同时靶向环路功能障碍和tau驱动的神经退行性变,为AD干预提供了范式转变。

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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