GSE296641:斑块诱导的小胶质细胞向淋巴样受体表达的转录重编程保护免受阿尔茨海默病

该数据集来自 NCBI GEO(GSE296641),聚焦阿尔茨海默病中小胶质细胞对淀粉样斑块的响应。源站描述指出,小胶质细胞与斑块接触后下调谱系决定转录因子 PU.1,进而去抑制淋巴样特异性蛋白(尤其 CD28),使小胶质细胞向淋巴样基因表达转变,发挥神经保护作用;在小胶质细胞中遗传性降低 PU.

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基因组分类GPL3429010090
GSE296641: Plaque-induced transcriptional reprogramming of microglia towards lymphoid receptor expression protects against Alzheimer’s disease

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

GSE296641:斑块诱导的小胶质细胞向淋巴样受体表达的转录重编程保护免受阿尔茨海默病

Plaque-induced transcriptional reprogramming of microglia towards lymphoid receptor expression protects against Alzheimer’s disease

该数据集来自 NCBI GEO(GSE296641),聚焦阿尔茨海默病中小胶质细胞对淀粉样斑块的响应。源站描述指出,小胶质细胞与斑块接触后下调谱系决定转录因子 PU.1,进而去抑制淋巴样特异性蛋白(尤其 CD28),使小胶质细胞向淋巴样基因表达转变,发挥神经保护作用;在小胶质细胞中遗传性降低 PU.1 的小鼠中,表现为神经毒性小胶质细胞活化减少、神经元连接保留、认知功能维持及生存率提高。数据含 1 个文件(GSE296641_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序的基因组结合/占据分析,物种标签为 10090(小鼠),可用于研究小胶质细胞转录调控与阿尔茨海默病保护机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 08 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):小胶质细胞是大脑的先天免疫细胞,在阿尔茨海默病(AD)的进展中起决定性作用。小胶质细胞对淀粉样斑块的响应既可以是神经保护性的,也可以是神经毒性的。本研究表明,小胶质细胞的保护功能与向淋巴样基因表达的转录转变相关并在功能上相联系。小胶质细胞与斑块的接触诱导 PU.1(一种谱系决定转录因子)的下调。PU.1 下调在减轻 AD 严重程度中起关键作用,证据包括:在小胶质细胞中遗传性降低 PU.1 表达的小鼠中,神经毒性小胶质细胞活化减少、神经元连接得以保留、认知功能得以维持以及生存率提高。PU.1 下调的神经保护效应与淋巴样特异性蛋白的去抑制相关,尤其是 CD28——一种

【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:GPL34290、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=GSE296641

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 06 202,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
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数据说明

小胶质细胞是大脑的固有免疫细胞,在阿尔茨海默病(AD)的进展中发挥决定性作用。小胶质细胞对淀粉样斑块的应答既可能是神经保护性的,也可能是神经毒性的。本研究表明,小胶质细胞的保护功能与向淋巴样基因表达的转录转变相关,并在功能上与之相联系。小胶质细胞与斑块的接触诱导PU.1(一种谱系决定转录因子)下调。PU.1下调在减轻AD严重程度中发挥关键作用,证据包括:在小胶质细胞中遗传性降低PU.1表达的小鼠中,神经毒性小胶质细胞活化减少、神经元连接得以保留、认知功能得以维持且生存率提高。PU.1下调的神经保护作用与淋巴样特异性蛋白的去抑制相关,尤其是CD28——一种对T细胞活化至关重要的表面蛋白。CD28仅表达于斑块相关PU.1低表达小胶质细胞中的一小部分亚群,小胶质细胞特异性CD28缺陷会促进炎症性小胶质细胞状态并伴随淀粉样斑块负荷增加。

我们的研究结果表明,在AD病理反应中出现的PU.1低表达淋巴样/CD28表达小胶质细胞在AD过程中发挥抑制性、抗炎作用。CD28——以及可能其他淋巴样共刺激或共抑制受体蛋白——在调控AD中小胶质细胞反应中的这一新作用,提示了AD治疗可能的新免疫治疗方法。

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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