GSE293791:具有播种能力的早期tau多聚体与细胞类型特异性转录特征相关

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦阿尔茨海默病早期分子改变,研究早期小 tau 多聚体的播种能力及其相关转录变化。可用于探索 tau 病理早期致病过程及细胞类型特异性转录特征(来源 NCBI)

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基因组分类GPL246769606
GSE293791: Seeding-competent early taumultimers are associated with cell type-specific transcriptional signatures

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

GSE293791:具有播种能力的早期tau多聚体与细胞类型特异性转录特征相关

Seeding-competent early taumultimers are associated with cell type-specific transcriptional signatures

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦阿尔茨海默病早期分子改变,研究早期小 tau 多聚体的播种能力及其相关转录变化。数据基于高通量测序表达谱,包含 1 个文件(GSE293791_series_matrix.txt.gz),物种为 9606(人类),平台为 GPL24676。可用于探索 tau 病理早期致病过程及细胞类型特异性转录特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):阿尔茨海默病(AD)最初的分子改变尚不清楚。确诊的 AD 以人脑深刻的结构和转录改变为特征,其标志性神经病理特征是老年斑中 β-淀粉样蛋白(Aβ)的积累以及神经原纤维缠结(NFTs)中过度磷酸化的纤维状 tau。既往证据表明,tau 多聚化成小聚集体是最早的分子改变之一,先于 NFTs 中过度磷酸化 tau 的积累。在本研究中,我们研究了这些早期小 tau 多聚体的播种能力及其相关的转录变化,旨在揭示 AD 型 tau 病理的早期致病过程。在死后颞叶皮层中,用 tau 邻近连接 assay(tau-PLA)可视化的早期 tau 多聚体表现出高播种活性 de

【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:GPL24676、9606。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=GSE293791

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 01 202,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)最初的分子改变尚不清楚。确诊的AD以人脑显著的结构和转录改变为特征,其标志性神经病理特征为老年斑中β-淀粉样蛋白(Aβ)的积聚以及神经原纤维缠结(NFTs)中过度磷酸化的纤维状tau。既往证据表明,tau多聚化成小聚集体是最早的分子改变之一,先于过度磷酸化tau在NFTs中的积聚。在本研究中,我们探究了这些早期小tau多聚体的播种能力及与之相关的转录改变,旨在揭示AD型tau病理的早期致病过程。通过tau邻近连接 assay(tau-PLA)在死后颞叶皮层中可视化的早期tau多聚体,经实时震荡诱导转化(RT-QuIC)检测显示出高播种活性,并能在tau生物传感器细胞系中诱导聚集体形成。

利用单核转录组学技术,我们发现,与既缺乏多聚体又缺乏神经原纤维缠结(NFTs)的对照组织相比,含有具备播种能力的早期tau多聚体但无明显NFT病理的脑组织,在多种细胞类型中均伴有显著的基因表达改变。差异表达基因如APP、MAPT和PSEN1,在兴奋性神经元、星形胶质细胞和少突胶质细胞的上调基因中显示出AD遗传力的显著富集。伪时间分析揭示了tau病理进展与反应性星形胶质细胞标志基因表达之间的正相关。总之,我们的结果支持这一假说:具备播种能力的tau多聚化可能在tau在NFTs中积累之前即启动AD型tau病理级联反应。本研究为与AD相关的早期分子事件提供了宝贵见解,并对未来的诊断和治疗策略具有启示意义。

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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