母体胆碱补充对唐氏综合征与阿尔茨海默病小鼠模型老年基底前脑胆碱能神经元的作用

研究关注唐氏综合征(Ts65Dn)小鼠模型中母体胆碱补充(MCS)对老年基底前脑胆碱能神经元(BFCN)退变及扩大的内体表型的作用,并涉及衰老过程中基因表达改变

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基因组预测GPL2110310090
GSE296095: Benefits of Maternal choline supplementation on aged basal forebrain cholinergic neurons in a mouse model of Down syndrome and Alzheimer’s disease

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

母体胆碱补充对唐氏综合征与阿尔茨海默病小鼠模型老年基底前脑胆碱能神经元的作用

Benefits of Maternal choline supplementation on aged basal forebrain cholinergic neurons in a mouse model of Down syndrome and Alzheimer’s disease

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件(GSE296095_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱,物种为小鼠(10090),平台为 GPL21103。研究关注唐氏综合征(Ts65Dn)小鼠模型中母体胆碱补充(MCS)对老年基底前脑胆碱能神经元(BFCN)退变及扩大的内体表型的作用,并涉及衰老过程中基因表达改变。数据可用于分析 MCS 相关基因表达变化、探索 BFCN 退变机制及阿尔茨海默病早期干预的候选分子(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 01 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):唐氏综合征(DS)由 21 号染色体三体引起,导致智力障碍,并在中年早期出现阿尔茨海默病(AD)病理。减少认知障碍和病理发生的早期干预研究仍然缺乏。其中一种治疗——母体胆碱补充(MCS)——在包括 DS 小鼠模型在内的啮齿动物模型中,已显示出对神经退行性和神经发育疾病的行为和基因表达有益。在唐氏综合征小鼠模型(Ts65Dn)中,母体胆碱补充(MCS)减少了基底前脑胆碱能神经元(BFCN)退变和扩大的内体表型,并伴随有益的行为效应。然而,衰老和 BFCN 退变过程中的潜在机制和基因表达改变研究不足。我们推测驱动这些改变的细胞机制将……

【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:GPL21103、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=GSE296095

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 06 202,引用时请注意版本时效。

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

唐氏综合征(DS)由21号染色体三体引起,导致智力障碍,并在中年期早期出现阿尔茨海默病(AD)病理。目前缺乏旨在减少认知障碍和病理发生的早期干预研究。其中一种治疗方法——母体胆碱补充(MCS)——在包括DS小鼠模型在内的啮齿动物模型中,已显示出对神经退行性疾病和神经发育疾病的行为及基因表达具有有益效应。在唐氏综合征小鼠模型(Ts65Dn)中,母体胆碱补充(MCS)可减少基底前脑胆碱能神经元(BFCN)变性和增大的内体表型,并伴随有益的行为效应。然而,衰老过程中及BFCN变性过程中的潜在机制和基因表达改变仍研究不足。我们推测,通过研究MCS处理的老年DS小鼠中的调节变化,将阐明驱动这些改变的细胞机制,并确定新的治疗靶点。我们对约11月龄的DS小鼠和对照(2N)小鼠(伴或不伴MCS)的基底前脑内侧隔核/斜角带腹侧区进行了免疫组化ChAT染色。

每只动物约显微分离500个胆碱能阳性神经元用于RNA测序。生物信息学分析阐明了衰老DS小鼠模型与对照组相比的基因表达改变,这些改变在DS和对照动物中均被MCS治疗所减弱,包括认知障碍和NAD信号通路。总之,MCS治疗对衰老BFCNs的基因表达显示出中等程度的影响,表明MCS延长了该DS小鼠模型的健康寿命,但并未消除疾病的发生。

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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