Control与CDDO-Im处理微胶质细胞在IFN-gamma或Amyloid beta刺激下的表达谱比较

该数据集来自NCBI GEO,比较Control与CDDO-Im处理的微胶质细胞在IFN-gamma或Amyloid beta刺激下的基因表达谱

geo
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基因组分类GPL280389606
GSE301269: Comparison of expression profiles of Control and CDDO-Im treatment microglia under IFN-gamma or Amyloid beta stimulation

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

Control与CDDO-Im处理微胶质细胞在IFN-gamma或Amyloid beta刺激下的表达谱比较

Comparison of expression profiles of Control and CDDO-Im treatment microglia under IFN-gamma or Amyloid beta stimulation

该数据集来自NCBI GEO,比较Control与CDDO-Im处理的微胶质细胞在IFN-gamma或Amyloid beta刺激下的基因表达谱。研究聚焦阿尔茨海默病中NRF2激活对微胶质细胞炎症的抑制作用,通过RNA测序与ChIP测序整合分析鉴定NRF2直接靶基因。数据包含1个series matrix文件,可用于差异表达分析、NRF2靶基因识别及神经炎症机制研究(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):阿尔茨海默病(AD)以淀粉样蛋白β(Amyloid beta)斑块和神经原纤维缠结为特征,并伴有氧化应激和炎症升高。微胶质细胞是脑内驻留巨噬细胞,通过清除斑块和受损神经元发挥关键保护作用。NRF2(核因子E2相关因子2)是抗氧化应激细胞保护的主要调节因子,其激活可减轻AD模型中的氧化损伤、神经炎症和认知缺陷。然而,NRF2在微胶质细胞中的直接靶点仍不清楚。在本研究中,我们证明CDDO-Im激活NRF2可显著抑制由IFN-gamma或Amyloid beta刺激的人微胶质细胞(HMC3)中的炎症。通过对NRF2的整合RNA测序和ChIP测序分析,我们鉴定了五个参与炎症的代表性NRF2直接靶基因。

【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:GPL28038、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=GSE301269

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 28 202,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

阿尔茨海默病(AD)以淀粉样蛋白β(Amyloid beta)斑块和神经原纤维缠结为特征,并伴有氧化应激和炎症水平升高。小胶质细胞是脑内常驻巨噬细胞,通过清除斑块和受损神经元发挥关键保护作用。NRF2(核因子E2相关因子2)是细胞抗氧化应激保护的主要调控因子,其激活可减轻AD模型中的氧化损伤、神经炎症和认知缺陷。然而,NRF2在小胶质细胞中的直接靶点仍不清楚。在本研究中,我们证明CDDO-Im激活NRF2可显著抑制经IFN-γ或Amyloid beta刺激的人小胶质细胞(HMC3)中的炎症。通过对NRF2的整合RNA测序和ChIP测序分析,我们鉴定出五个参与炎症的代表性NRF2直接靶基因(如IL6、CDK6)以及另外五个参与自噬的基因(如TFE3、SQSTM1)。公开的单细胞转录组数据进一步强调了小胶质细胞在AD脑中NRF2介导的自噬调控中的关键作用。

我们的研究结果揭示了新的NRF2直接靶基因,突出了NRF2在抑制炎症和增强自噬方面的双重作用,从而为AD的治疗干预提供了新的见解。

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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