GSE299030:慢性应激对晚期阿尔茨海默病病理的反常保护作用

该数据集来自 NCBI GEO(GSE299030),标题为“慢性应激对晚期阿尔茨海默病病理的反常保护作用”,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类

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基因组分类GPL1905710090
GSE299030: The Paradoxical protective effect of chronic stress on advanced Alzheimer's disease pathology

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

GSE299030:慢性应激对晚期阿尔茨海默病病理的反常保护作用

The Paradoxical protective effect of chronic stress on advanced Alzheimer's disease pathology

该数据集来自 NCBI GEO(GSE299030),标题为“慢性应激对晚期阿尔茨海默病病理的反常保护作用”,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类。数据基于 5xFAD 小鼠模型,采用高通量测序进行表达谱分析,包含 1 个文件(GSE299030_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及 GPL19057 平台与小鼠物种(10090)。数据可用于研究慢性应激与抑郁对阿尔茨海默病中小胶质细胞功能及神经退行性过程的影响,适合表达谱分析与分类建模(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:阿尔茨海默病(AD)的核心病理包括β-淀粉样蛋白(Aβ)沉积、胶质增生以及最终的神经元丢失。中年期抑郁会增加晚年患AD的风险。晚年抑郁在AD患者中非常普遍,但其在AD发病机制中的作用尚不清楚,特别是它是否会将已存在AD病理的大脑推向退化。中枢神经系统髓系细胞(小胶质细胞和中枢神经系统相关巨噬细胞)在早期清除Aβ;然而,在疾病晚期,它们采用神经毒性表型,加剧神经退行性变。应激和抑郁是否以及如何影响AD中中枢神经系统髓系细胞的功能障碍和神经退行性过程尚不清楚。方法:为了研究慢性应激对小胶质细胞功能和神经退行性变的影响,我们使用了5xFAD小鼠模型,该模型表现出广泛的Aβ病理

【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=GSE299030

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 04 202,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

背景:阿尔茨海默病(AD)的核心病理包括β-淀粉样蛋白(Aβ)沉积、胶质细胞增生以及最终的神经元丢失。中年期抑郁会增加晚年罹患AD的风险。晚年期抑郁在AD患者中高度流行,但其在AD发病机制中的作用尚不明确,特别是其是否会将已存在AD病理的大脑推向退行性变。中枢神经系统髓系细胞(小胶质细胞和中枢神经系统相关巨噬细胞)在早期清除Aβ;然而,在疾病晚期阶段,它们会采取神经毒性表型,加剧神经退行性变。应激和抑郁是否以及如何影响AD中中枢神经系统髓系细胞的功能障碍及神经退行性过程,目前尚不清楚。方法:为研究慢性应激对小胶质细胞功能和神经退行性变的影响,我们使用了5xFAD小鼠模型,该模型在7月龄时表现出广泛的Aβ病理但无神经元丢失,代表AD的晚期临床前阶段。

我们采用为期六周的慢性轻度应激(CMS)范式诱导抑郁行为,随后通过转录组分析、活化标志物表达及氧化功能评估中枢神经系统(CNS)髓系细胞的活化状态。通过组织学方法评估神经元和小胶质细胞密度。结果:对新鲜分离的CNS髓系细胞进行转录组分析显示,未受应激的5xFAD小鼠处于基础高活化状态,而CMS抑制了多条免疫和代谢通路。CMS降低了CD68表达,并降低了CNS髓系细胞的氧化功能。CMS未在5xFAD小鼠的行为相关前额叶、初级运动、海马和杏仁核皮层诱导神经退行性变。相反,CMS保护这些区域免受由微生物TLR2激动剂引起的小胶质细胞介导的神经退行性变。结论:慢性应激和抑郁减弱CNS髓系细胞。虽然已有研究表明这在早期阶段促进淀粉样蛋白病理,但CNS髓系细胞的类似减弱

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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