GSE299277:ABCA7变异影响神经元磷脂酰胆碱与线粒体

该数据集为GSE299277,来源于NCBI,包含36例人死后前额叶皮层样本的单核RNA测序图谱,其中12例携带ABCA7功能丧失变异,24例为匹配的非携带者

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GSE299277: ABCA7 variants impact phosphatidylcholine and mitochondria in neurons

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE299277:ABCA7变异影响神经元磷脂酰胆碱与线粒体

ABCA7 variants impact phosphatidylcholine and mitochondria in neurons

该数据集为GSE299277,来源于NCBI,包含36例人死后前额叶皮层样本的单核RNA测序图谱,其中12例携带ABCA7功能丧失变异,24例为匹配的非携带者。数据覆盖所有主要神经细胞类型的转录变化,重点显示兴奋性神经元在氧化磷酸化、脂质代谢、DNA损伤反应和突触信号通路上的显著改变。该数据可用于研究ABCA7变异导致阿尔茨海默病风险的分子机制及细胞类型特异性影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):脂质转运蛋白ABCA7的功能丧失(LoF)变异显著增加阿尔茨海默病风险(比值比约2),但其潜在致病机制和受影响的具体神经细胞类型仍不清楚。为研究此问题,我们构建了36例人死后前额叶皮层样本的单核RNA测序图谱,包括12例ABCA7 LoF变异携带者和24例匹配的非携带者。ABCA7 LoF变异与所有主要神经细胞类型的转录变化相关。表达ABCA7水平最高的兴奋性神经元在氧化磷酸化、脂质代谢、DNA损伤反应和突触信号通路中显示出显著改变。神经元中与ABCA7 LoF相关的转录变化在常见AD错义变异ABCA7 p.Ala1527Gly的携带者中也受到类似扰动(n = 240例对照,135例携带者

【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:GPL34295、9606。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=GSE299277

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 27 202,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

脂质转运蛋白ABCA7的功能缺失(LoF)变异会显著增加阿尔茨海默病风险(比值比约为2),但其潜在的致病机制及受影响的具体神经细胞类型仍不清楚。为探究这一问题,我们构建了包含36份人类死后前额叶皮层样本的单核RNA测序图谱,其中包括12名ABCA7 LoF变异携带者和24名匹配的非携带者。ABCA7 LoF变异与所有主要神经细胞类型的转录变化相关。表达ABCA7水平最高的兴奋性神经元在氧化磷酸化、脂质代谢、DNA损伤反应和突触信号通路方面表现出显著改变。神经元中与ABCA7 LoF相关的转录变化在常见AD错义变异ABCA7 p.Ala1527Gly的携带者(n = 240名对照,135名携带者)中同样受到扰动——分子动力学模拟预测该变异会破坏ABCA7结构——这表明本研究的结果可能适用于很大一部分高风险人群。

携带ABCA7功能缺失(LoF)变体的人诱导多能干细胞(iPSC)来源神经元,高度重现了在人类死后神经元中观察到的转录变化。生化实验进一步表明,ABCA7 LoF通过受调控的解偶联破坏线粒体膜电位,增加氧化应激,并改变神经元中的磷脂稳态,尤其是升高饱和磷脂酰胆碱水平。补充CDP-胆碱以增强磷脂酰胆碱的从头合成,可有效逆转这些转录变化,恢复线粒体解偶联,并降低氧化应激。此外,CDP-胆碱使ABCA7 LoF神经元的淀粉样蛋白-β分泌正常化,并减轻神经元过度兴奋。本研究提供了ABCA7 LoF诱导变化的详细转录组图谱,并强调磷脂酰胆碱代谢是ABCA7所致风险的关键驱动因素。

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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