GSE300433:连接HTT中间等位基因与microRNA失调以增强迟发性阿尔茨海默病tau蛋白病变
该数据集来自NCBI GEO,聚焦迟发性阿尔茨海默病(LOAD)的遗传修饰机制。研究基于HTT基因中间等位基因(27-35个CAG重复)可能影响约6%的AD人群这一背景,提出HTT中间等位基因通过诱导基因表达失调(包括microRNA谱改变)进而影响疾病进展的假说

基本信息
资源简介
GSE300433:连接HTT中间等位基因与microRNA失调以增强迟发性阿尔茨海默病tau蛋白病变
Connecting HTT intermediate alleles and microRNA dysregulation to enhanced tauopathy in Late-Onset Alzheimer's Disease
该数据集来自NCBI GEO,聚焦迟发性阿尔茨海默病(LOAD)的遗传修饰机制。研究基于HTT基因中间等位基因(27-35个CAG重复)可能影响约6%的AD人群这一背景,提出HTT中间等位基因通过诱导基因表达失调(包括microRNA谱改变)进而影响疾病进展的假说。数据采用高通量测序进行非编码RNA谱分析,包含1个文件,可用于探索HTT中间等位基因、microRNA失调与tau蛋白病变之间的关联,支持LOAD进展预测研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 23 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:迟发性阿尔茨海默病(LOAD)是一种受复杂遗传因素影响的异质性疾病。我们此前描述过亨廷顿蛋白(HTT)基因中的中间等位基因(IAs;27-35个CAG重复)作为约6%的AD人群中的潜在修饰因子。尾状核是亨廷顿病中受影响最严重的区域,对这些HTT CAG重复高度敏感。我们假设HTT IAs诱导基因表达失调,包括改变microRNA(miRNA)谱,从而导致疾病进展改变。
【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:GPL34281、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=GSE300433
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 24 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:晚发性阿尔茨海默病(LOAD)是一种受复杂遗传因素影响的异质性疾病。我们此前曾描述,亨廷顿蛋白(HTT)基因中的中间等位基因(IAs;27-35个CAG重复序列)是约6%的AD人群中的潜在修饰因子。尾状核是亨廷顿病中受累最严重的区域,对这些HTT CAG重复序列高度敏感。我们假设HTT IAs诱导基因表达失调,包括微小RNA(miRNA)谱的改变,从而导致疾病进展改变。方法:我们通过对323例LOAD患者和335例健康对照者的HTT CAG重复序列进行基因分型,研究了HTT IAs对LOAD进展的影响。对匹配的子队列(6例健康对照、14例LOAD非HTT IA携带者和13例LOAD HTT IA携带者)的尾状核样本进行了全面的组织病理学和分子分析。结果:与未携带者相比,HTT IAs携带者患者在疾病发病后表现出生存期缩短。
在组织病理学上,与对照组相比,LOAD患者表现出可溶性HTT水平升高和tau病理改变,而这些变化在HTT IA携带者中持续且显著加剧。该表型的特征为弥漫性HTT免疫反应性增强和tau病理的晚期成熟,具体表现为神经元tau 3R负荷显著增加以及富含3R tau的鬼缠结增多。有趣的是,这种病理状态与关键剪接因子的改变相关,包括SRSF6水平降低和核内FUS-SFPQ复合物组装增加。对尾状核中microRNA(miRNA)谱的分析显示,LOAD相关的miRNA失调在HTT IA携带者中显著放大,鉴定出五种miRNA的特征性表达谱(miR-100-5p、miR-218-5p、miR-27b-3p、miR-487-3p和miR-9-3p)。计算机模拟建模和靶标验证表明,这些miRNA靶向核剪接体机器的组分,su
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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