阿尔茨海默病小鼠模型多组学单核分析揭示ACSS2赋予神经元对tau蛋白病抗性 [ChIP-seq]

数据聚焦阿尔茨海默病小鼠模型中ACSS2缺失对tau蛋白病相关染色质结合与表观基因组调控的影响,可用于研究ACSS2在神经元基因表达和疾病 resilience 中的表观遗传机制(来源 NCBI)

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基因组分类GPL1905710090
GSE294751: Multiomic single nuclei profiling of a mouse model of Alzheimer’s disease reveals that ACSS2 confers neuronal resilience to tauopathy [ChIP-seq]

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

阿尔茨海默病小鼠模型多组学单核分析揭示ACSS2赋予神经元对tau蛋白病抗性 [ChIP-seq]

Multiomic single nuclei profiling of a mouse model of Alzheimer’s disease reveals that ACSS2 confers neuronal resilience to tauopathy [ChIP-seq]

该数据集为GSE294751的ChIP-seq部分,来源于ncbi.nlm.nih.gov,包含1个文件(GSE294751_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及Genome binding/occupancy profiling by high throughput sequencing、GPL19057和10090。数据聚焦阿尔茨海默病小鼠模型中ACSS2缺失对tau蛋白病相关染色质结合与表观基因组调控的影响,可用于研究ACSS2在神经元基因表达和疾病 resilience 中的表观遗传机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 16 202。

【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contributors。保护性或风险性表观遗传标记的建立和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,并驱动调节学习和记忆的神经元基因表达。在这里,我们研究ACSS2缺失如何contributing to AD相关的细胞、基因组和行为结果,重点关注长期稳态变化。使用人类病理性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,而膳食补充乙酸盐以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:GPL19057、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=GSE294751

【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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    • 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

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)的关键促发因素。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探究。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的缺失如何促成AD相关的细胞、基因组和行为结局,重点关注长期稳态变化。利用人病理学AD-Tau注射的小鼠模型,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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