PHGDH的RNA结合活性驱动散发性阿尔茨海默病人脑类器官模型中的淀粉样蛋白β生成

该数据集来自NCBI,包含散发性阿尔茨海默病人脑类器官模型的相关数据,聚焦PHGDH的RNA结合功能如何驱动淀粉样蛋白β生成

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基因组OtherGPL227909606
GSE302314: RNA-Binding Activity of PHGDH Drives Amyloid-beta Production in A Human Brain Organoid Model of Sporadic Alzheimer’s Disease

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

PHGDH的RNA结合活性驱动散发性阿尔茨海默病人脑类器官模型中的淀粉样蛋白β生成

RNA-Binding Activity of PHGDH Drives Amyloid-beta Production in A Human Brain Organoid Model of Sporadic Alzheimer’s Disease

该数据集来自NCBI,包含散发性阿尔茨海默病人脑类器官模型的相关数据,聚焦PHGDH的RNA结合功能如何驱动淀粉样蛋白β生成。数据覆盖基因表达矩阵文件,可用于研究PHGDH通过结合EIF2AK1 mRNA促进EIF2α磷酸化、选择性增强BACE1翻译的分子机制,为探索散发性阿尔茨海默病早期Aβ积累的触发事件提供数据支持(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):散发性阿尔茨海默病(sAD)的病理进展始于可溶性淀粉样蛋白β(Aβ)的早期升高,先于斑块形成和神经退行性变。然而,触发这种初始积累的分子事件仍不清楚。我们报道,磷酸甘油酸脱氢酶(PHGDH)——一种前驱期sAD的持续性生物标志物——通过一种此前未被认识的RNA结合功能驱动Aβ生成。具体而言,PHGDH结合EIF2AK1 mRNA的3′UTR,使PHGDH与EIF2AK1蛋白之间发生物理相互作用。通过促进EIF2AK1向其底物EIF2α的募集,该复合物驱动EIF2α磷酸化,从而选择性促进BACE1的翻译,BACE1是Aβ生成的关键限速酶。我们证明,PHGDH过表达在小鼠模型的神经元和星形胶质细胞中升高BACE1蛋白和细胞内Aβ(iAβ)

【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:Other、GPL22790、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=GSE302314

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 30 202,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

散发性阿尔茨海默病(sAD)的病理进展始于可溶性淀粉样蛋白-β(Aβ)的早期升高,这一变化先于斑块形成和神经退行性变。然而,触发这一初始积累的分子事件尚不清楚。我们发现,磷酸甘油酸脱氢酶(PHGDH)——一种前驱期sAD的稳定生物标志物——通过一种此前未被认识的RNA结合功能驱动Aβ的产生。具体而言,PHGDH结合EIF2AK1 mRNA的3′UTR,从而使PHGDH与EIF2AK1蛋白之间发生物理相互作用。通过促进EIF2AK1被招募至其底物EIF2α,该复合物驱动EIF2α磷酸化,从而选择性促进BACE1的翻译,而BACE1是Aβ生成的关键限速酶。我们证明,在小鼠模型和人脑类器官中,PHGDH过表达可升高神经元和星形胶质细胞中的BACE1蛋白及细胞内Aβ(iAβ),且不依赖其经典酶学功能或转录功能。在机制上,该过程需要PHGDH内部一个特定的RNA结合表面以及EIF2AK1 3′UTR。

这些发现确立了PHGDH-EIF2AK1-EIF2α-BACE1轴作为散发性阿尔茨海默病(sAD)最早淀粉样蛋白病理的关键驱动因素。

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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