TREM2表达水平对小胶质细胞状态、代谢能力及TREM2激动剂疗效的关键作用

该数据集来自NCBI GEO,包含TREM2报告小鼠模型在野生型和APP转基因动物中的小胶质细胞转录组表达谱,按报告基因表达水平分选细胞,用于解析TREM2水平依赖的免疫代谢通路变化,如氧化磷酸化和胆固醇代谢

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时间序列分类GPL2424710090
GSE295016: TREM2 expression level is critical for microglial state, metabolic capacity and efficacy of TREM2 agonism.

基本信息

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时间序列
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创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

TREM2表达水平对小胶质细胞状态、代谢能力及TREM2激动剂疗效的关键作用

TREM2 expression level is critical for microglial state, metabolic capacity and efficacy of TREM2 agonism.

该数据集来自NCBI GEO,包含TREM2报告小鼠模型在野生型和APP转基因动物中的小胶质细胞转录组表达谱,按报告基因表达水平分选细胞,用于解析TREM2水平依赖的免疫代谢通路变化,如氧化磷酸化和胆固醇代谢。数据可用于研究TREM2信号与小胶质细胞状态、代谢能力及TREM2激动剂疗效的关系,并支持阿尔茨海默病相关机制探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):髓系细胞触发受体2(TREM2)是小胶质细胞活性的核心调节因子,其序列变异是晚发性阿尔茨海默病(LOAD)的主要风险因素。为更好地理解与TREM2信号相关的分子和功能变化,我们构建了TREM2报告小鼠模型,并观察到报告基因表达随斑块邻近程度增加而逐渐上调。基于报告基因表达分选分离的小胶质细胞,在野生型和APP转基因动物中获取其转录组图谱,使我们能够区分TREM2特异性效应与病理特异性效应。Bulk RNA36测序突显了主要免疫代谢通路中TREM2水平依赖性变化,TREM2表达增加的小胶质细胞中氧化磷酸化和胆固醇代谢相关基因富集。为确认这些发现,我们接下来分析

【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:GPL24247、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=GSE295016

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 06 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE295016

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

髓系细胞触发受体2(TREM2)是小胶质细胞活性的核心调节因子,其序列变异是迟发性阿尔茨海默病(LOAD)的主要风险因素。为更好地理解与TREM2信号相关的分子和功能变化,我们构建了TREM2报告小鼠模型,并观察到报告基因表达随斑块邻近程度增加而逐渐上调。我们根据报告基因表达对分离的小胶质细胞进行分选,并在野生型和APP转基因动物中获取其转录组图谱,从而得以区分TREM2特异性效应与病理特异性效应。批量RNA测序突显了主要免疫代谢通路中TREM2水平依赖性变化,其中TREM2表达增加的小胶质细胞中氧化磷酸化和胆固醇代谢相关基因富集。为证实这些发现,我们接下来分析了氟脱氧葡萄糖(FDG)的摄取,并检测了代谢组学和脂质组学图谱。同样,独立于Aβ病理,TREM2表达与FDG摄取以及细胞氧化还原、能量代谢和胆固醇稳态的增加相关。

最后,我们使用一种可穿透血脑屏障的TREM2激动剂进行了长期治疗,并确定了TREM2表达的一个窗口期,在此期间小胶质细胞的反应最为敏感。因此,我们的数据为TREM2介导的小胶质细胞代谢功能调控提供了新的见解,并为当前将TREM2激动剂推向临床应用的尝试提供了信息。

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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