丝氨酸蛋白酶隔离胞内Aβ42减轻神经毒性

源站描述指出研究在果蝇AD模型中发现丝氨酸蛋白酶Yip7的神经保护作用,神经元过表达yip7可缓解Aβ42诱导的运动活性下降、蛋白稳态受损、脑衰老与神经元死亡增加及寿命缩短等多重缺陷

geo
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基因组预测GPL252447227
GSE300826: Intracellular Aβ42 Sequestration by a Serine Protease Mitigates Neurotoxicity

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

丝氨酸蛋白酶隔离胞内Aβ42减轻神经毒性

Intracellular Aβ42 Sequestration by a Serine Protease Mitigates Neurotoxicity

该数据集来自NCBI GEO,标题为Intracellular Aβ42 Sequestration by a Serine Protease Mitigates Neurotoxicity,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病方向。数据为高通量测序表达谱,平台标注GPL25244,物种为果蝇(7227),仅含1个文件GSE300826_series_matrix.txt.gz。源站描述指出研究在果蝇AD模型中发现丝氨酸蛋白酶Yip7的神经保护作用,神经元过表达yip7可缓解Aβ42诱导的运动活性下降、蛋白稳态受损、脑衰老与神经元死亡增加及寿命缩短等多重缺陷。该数据可用于探索胞内Aβ42隔离机制及AD神经保护相关转录组分析(来源 NCBI。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):针对细胞外Aβ的阿尔茨海默病(AD)疾病修饰疗法开发屡遭失败,促使人们彻底重新评估Aβ神经毒性背后的细胞机制。新出现的证据表明,神经元内Aβ积累是AD的早期致病事件,早于细胞外斑块形成和神经炎症反应。然而,靶向细胞内Aβ能否阻止疾病进展以及如何实现这一点仍不清楚。在研究大脑对Aβ病理的转录反应时,我们在果蝇AD模型中发现了丝氨酸蛋白酶Yip7的神经保护作用。神经元过表达yip7减轻了多种Aβ42诱导的缺陷,包括运动活性下降、蛋白稳态受损、脑衰老增加和神经元死亡以及寿命缩短。与经典

【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:GPL25244、7227。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=GSE300826

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 01 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE300826

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

针对细胞外Aβ开发阿尔茨海默病(AD)疾病修饰疗法的反复失败,促使人们全面重新评估Aβ神经毒性所涉及的细胞机制。新出现的证据表明,神经元内Aβ蓄积是AD的早期致病事件,先于细胞外斑块形成和神经炎症反应。然而,靶向细胞内Aβ能否阻止疾病进展以及如何实现这一点仍不清楚。在研究大脑对Aβ病理的转录反应时,我们在果蝇AD模型中发现了丝氨酸蛋白酶Yip7的神经保护作用。神经元过表达yip7可缓解多种Aβ42诱导的缺陷,包括运动活动下降、蛋白质稳态受损、大脑衰老加剧和神经元死亡以及寿命缩短。与经典消化蛋白酶不同,Yip7不被分泌,而是通过一个最初被预测为信号肽的推定跨膜结构域定位于内体/溶酶体区室。

关键的是,Yip7的神经保护功能取决于其正确的亚细胞定位,而非丝氨酸蛋白酶的催化三联体。在机制上,Yip7并非直接清除Aβ,而是增加了神经元对Aβ的滞留,这支持了一种模型,即Yip7通过限制Aβ42的降解/分泌来降低其毒性。值得注意的是,yip7过表达在亨廷顿病模型中也提供了保护作用,凸显了其更广泛的相关性。总之,这些发现引入了一个新概念,即由丝氨酸蛋白酶对细胞内Aβ的隔离可以减轻神经毒性,并提出将靶向细胞内淀粉样蛋白作为AD的一种有前景的治疗策略。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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