去泛素化酶OTULIN调控神经元tau表达数据集[sAD2.1_WTC11_iPSNs]

该数据集来自NCBI GEO,包含对健康对照WTC11与晚发性散发性阿尔茨海默病患者sAD2.1来源的人诱导多能干细胞衍生神经元进行的bulk RNA测序数据,共1个文件

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GSE294290: The deubiquitinase OTULIN regulates tau expression in neurons [sAD2.1_WTC11_iPSNs]

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创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

去泛素化酶OTULIN调控神经元tau表达数据集[sAD2.1_WTC11_iPSNs]

The deubiquitinase OTULIN regulates tau expression in neurons [sAD2.1_WTC11_iPSNs]

该数据集来自NCBI GEO,包含对健康对照WTC11与晚发性散发性阿尔茨海默病患者sAD2.1来源的人诱导多能干细胞衍生神经元进行的bulk RNA测序数据,共1个文件。数据聚焦去泛素化酶OTULIN对神经元tau表达的调控,可用于分析AD相关tau病理中OTULIN与M1连接泛素信号的关系,以及比较健康对照与散发性AD神经元之间的基因表达差异(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):易聚集tau的降解受泛素-蛋白酶体系统(UPS)和自噬调控,而这两者在阿尔茨海默病(AD)及相关tau蛋白病中受损,导致tau聚集。蛋白质泛素化具有连接特异性,决定蛋白质是走向降解还是稳定信号。蛋白质聚集体上的线性M1连接泛素化是一个信号枢纽,招募多种泛素结合蛋白以协调蛋白质聚集体周转和炎症NF-kB激活,而去泛素化酶OTULIN与M1连接泛素信号相拮抗。然而,OTULIN在AD中清除tau聚集体的确切作用尚不清楚。我们对来自健康对照(WTC11)和一名晚发性散发性AD个体(sAD2.1)的人诱导多能干细胞(iPSC)衍生神经元(iPSNs)进行了bulk RNA测序。

【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=GSE294290

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 11 202,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

易聚集tau蛋白的降解受泛素-蛋白酶体系统(UPS)和自噬调控,而这两者在阿尔茨海默病(AD)及相关tau蛋白病中受损,导致tau蛋白聚集。蛋白质泛素化的连接特异性决定了蛋白质的命运,既可产生降解信号,也可产生稳定信号。蛋白质聚集体上的线性M1连接泛素化是一个信号枢纽,可招募多种泛素结合蛋白,协调蛋白质聚集体的清除与炎症性NF-kB激活。而去泛素化酶OTULIN则拮抗M1连接泛素信号。然而,OTULIN在AD中清除tau聚集体的确切作用尚不清楚。我们对来自健康对照(WTC11)和一名迟发性散发性AD患者(sAD2.1)的人诱导多能干细胞(iPSC)来源神经元(iPSNs)进行了批量RNA测序,结果显示,与健康对照WTC11 iPSNs相比,泛素连接酶激活因子(MAGEA2B和MAGEA)及OTULIN长链非编码RNA(lncRNA-OTULIN)表达下调。

在sAD2.1 iPSNs中,下调的lncRNA-OTULIN与OTULIN蛋白水平升高及p-S202/p-T205(AT8)、p-T231(AT180)和p-S396/p-S404(PHF-1)位点磷酸化tau水平增加呈负相关。使用药理抑制剂UC495或CRISPR-Cas9介导的OTULIN基因敲除来丧失OTULIN去泛素化酶功能,会导致sAD2.1 iPSNs中总tau及AT8表位磷酸化tau显著减少。综上所述,我们的结果首次提示OTULIN在调控基因表达和RNA代谢中具有非经典功能,这可能在AD及相关tau蛋白病中发挥重要的致病作用。

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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