阿尔茨海默病小鼠模型多组学单核图谱:ACSS2 与 tau 蛋白病神经元韧性 [RNA-seq Acetate]
数据基于人病理 AD-Tau 注射小鼠模型,采用高通量测序进行表达谱分析(RNA-seq Acetate),涉及 GPL32159 平台与小鼠(10090)样本
![GSE294331: Multiomic single nuclei profiling of a mouse model of Alzheimer’s disease reveals that ACSS2 confers neuronal resilience to tauopathy [RNA-seq Acetate]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/146707.jpg)
基本信息
资源简介
阿尔茨海默病小鼠模型多组学单核图谱:ACSS2 与 tau 蛋白病神经元韧性 [RNA-seq Acetate]
Multiomic single nuclei profiling of a mouse model of Alzheimer’s disease reveals that ACSS2 confers neuronal resilience to tauopathy [RNA-seq Acetate]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE294331,包含 1 个文件(GSE294331_series_matrix.txt.gz),属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类。数据基于人病理 AD-Tau 注射小鼠模型,采用高通量测序进行表达谱分析(RNA-seq Acetate),涉及 GPL32159 平台与小鼠(10090)样本。源站描述指出 ACSS2 在神经元核内定位并驱动组蛋白乙酰化,其缺失加重 Tau 相关记忆损伤,而膳食补充乙酸可依赖 ACSS2 挽救学习能力。该数据可用于研究 ACSS2 缺失对 AD 相关细胞、基因组和行为结局的影响,以及乙酸代谢与表观遗传调控在 tau 蛋白病中的作用(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):细胞身份丧失和全局表观基因组失调正逐渐成为阿尔茨海默病(AD)的关键致病因素。保护性或风险性表观遗传标记如何建立和维持的机制正受到深入研究。ACSS2(乙酰辅酶A合成酶2)是一种在神经元中核定位的关键代谢酶。在健康大脑中,ACSS2 为组蛋白乙酰化提供燃料,并驱动调节学习和记忆的神经元基因表达。在此,我们研究 ACSS2 缺失如何促进 AD 相关的细胞、基因组和行为结局,重点关注长期稳态变化。使用人病理 AD-Tau 注射的小鼠模型,我们表明 ACSS2 缺失加剧 Tau 相关的记忆损伤,而膳食补充乙酸以 ACSS2 依赖的方式挽救学习。结合最先进的蛋白质组学和基因组学方法
【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:GPL32159、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=GSE294331
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 17 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
细胞身份丧失和全局表观基因组失调正逐渐被认为是阿尔茨海默病(AD)的关键致病因素。保护性或风险性表观遗传标记的建立与维持机制正受到深入研究。ACSS2(乙酰辅酶A合成酶2)是一种在神经元中核定位的关键代谢酶。在健康大脑中,ACSS2为组蛋白乙酰化提供燃料,并驱动调节学习与记忆的神经元基因表达。在此,我们研究ACSS2的缺失如何促成AD相关的细胞、基因组和行为学结局,重点关注长期稳态变化。利用注射人类病理性AD-Tau的小鼠模型,我们表明ACSS2的缺失加剧了Tau相关的记忆损伤,而膳食补充乙酸盐以ACSS2依赖的方式挽救了学习能力。结合最先进的蛋白质组学和基因组学方法,我们证明这一效应伴随着ACSS2依赖的乙酸盐掺入海马组蛋白乙酰化,从而促进与学习相关的基因表达程序。
我们确定了受影响最严重的海马神经元群体,包括穿通通路的锥体细胞和Cajal-Retzius细胞。总体而言,这些结果揭示了ACSS2作为关键海马神经元群体中的神经保护性代谢酶,其失调可能在阿尔茨海默病的病因学中发挥重要作用。这些发现可能为未来阿尔茨海默病、其他tau蛋白病及相关痴呆症的治疗开发提供指导。
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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