GSE301217:生活方式塑造阿尔茨海默病小鼠模型病前社交与小胶质细胞缺陷
该数据集来自 NCBI GEO(GSE301217),围绕阿尔茨海默病 knock-in 小鼠模型 App-NL-G-F,采用新型丰富化(ENR)范式与标准笼(STD)饲养对照,连续追踪至 7 月龄,比较社交饲养与探索活动的影响

基本信息
资源简介
GSE301217:生活方式塑造阿尔茨海默病小鼠模型病前社交与小胶质细胞缺陷
Lifestyle shapes premorbid social and microglial deficits in an Alzheimer’s disease mouse model
该数据集来自 NCBI GEO(GSE301217),围绕阿尔茨海默病 knock-in 小鼠模型 App-NL-G-F,采用新型丰富化(ENR)范式与标准笼(STD)饲养对照,连续追踪至 7 月龄,比较社交饲养与探索活动的影响。数据包含 1 个文件(GSE301217_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱(GPL24247,小鼠 10090)。源站描述显示小鼠在斑块负荷轻微、记忆未受损时已出现社交参数进行性缺陷,7 月龄时成年神经发生与社交参数相关性改变,小胶质细胞形态分析提示社交活跃动物小胶质细胞覆盖增加。该数据可用于研究病前行为脆弱性、神经可塑性与小胶质细胞形态的关联(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 30 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):在本研究中,我们使用了阿尔茨海默病的 knock-in 小鼠模型 App-NL-G-F 小鼠。作为生活方式因素的简化模型,我们采用了一种新型丰富化(ENR)范式,其中 App-NL-G-F 小鼠和对照(App-NL)被连续追踪至 7 月龄。作为比较,两种基因型的小鼠均饲养在标准(STD)笼中,以识别社交饲养和探索活动的影响。尽管斑块负荷极小且无记忆损伤,这些小鼠在社交参数上表现出进行性缺陷——例如跟随行为、社交互动和探索——提示早期行为脆弱性。到 7 月龄时,成年神经发生与社交参数之间的相关性发生改变,将神经可塑性与病前行为联系起来。小胶质细胞的形态学分析表明,社交更活跃的动物中小胶质细胞覆盖增加。探索
【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:GPL24247、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=GSE301217
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 10 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
在本研究中,我们使用了阿尔茨海默病敲入小鼠模型App-NL-G-F小鼠。作为生活方式因素的简化模型,我们采用了一种新颖的环境丰富化(ENR)范式,对App-NL-G-F小鼠和对照组(App-NL)小鼠持续追踪至7月龄。作为比较,两种基因型的小鼠均饲养于标准(STD)笼具中,以识别群居饲养和探索活动的影响。尽管斑块负荷极小且无记忆损害,这些小鼠在社会行为参数方面表现出进行性缺陷——如跟随行为、社会互动和探索——提示早期行为脆弱性。至7月龄时,成年神经发生与社会行为参数之间的相关性发生改变,将神经可塑性与病前行为联系起来。小胶质细胞的形态学分析表明,社会活动较多的动物中小胶质细胞覆盖面积增加。探索活跃的对照组小鼠(而非App-NL-G-F小鼠)表现出更多分支状、更少阿米巴样的小胶质细胞,提示这种关系被病理所扰乱。实验结束时,随机选取的动物被处理用于海马小胶质细胞的单细胞RNA测序。
在App-NL-G-F小鼠中,环境丰富化抑制了干扰素反应性小胶质细胞,而这类细胞通常随淀粉样变性进展而增多。免疫反应的转变表现为抗原加工与呈递相关基因转录减少以及趋化因子信号增强。我们的研究表明,在阿尔茨海默病小鼠模型中,临床前期的改变涉及多个领域,包括大脑、行为和免疫系统,彼此交织;因此,这为研究病理与行为之间复杂的相互作用(在阿尔茨海默病发病前阶段)提供了实验途径。
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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