单核转录组揭示痴呆亚型共有的髓鞘富集小胶质细胞与MSR1介导吞噬增强
该数据集来自NCBI GEO(GSE303823),对非认知障碍对照及阿尔茨海默病、路易体痴呆、帕金森病痴呆患者的前额叶皮层样本进行单核RNA测序,分析细胞类型特异性基因表达模式与通路,并通过RNAscope、免疫组化和生化分析验证

基本信息
资源简介
单核转录组揭示痴呆亚型共有的髓鞘富集小胶质细胞与MSR1介导吞噬增强
Single-nucleus transcriptomics reveals distinct myelin-enriched microglia and increased MSR1-mediated phagocytosis as common features across dementia subtypes
该数据集来自NCBI GEO(GSE303823),对非认知障碍对照及阿尔茨海默病、路易体痴呆、帕金森病痴呆患者的前额叶皮层样本进行单核RNA测序,分析细胞类型特异性基因表达模式与通路,并通过RNAscope、免疫组化和生化分析验证。数据可用于研究不同痴呆亚型间转录组相似性与差异、小胶质细胞比例变化及MSR1介导吞噬作用,支持神经退行性疾病的分类与机制探索(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 28 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):阿尔茨海默病(AD)、路易体痴呆(DLB)和帕金森病痴呆(PDD)合计占全球大多数痴呆病例。尽管这些亚型在临床、遗传和病理特征上存在共同点,但其转录组层面的相似性与差异仍知之甚少。我们对非认知障碍对照(NCI)及痴呆亚型(AD、DLB和PDD)个体的前额叶皮层样本应用单核RNA测序(snRNA-seq),以研究各痴呆亚型病理相似性与差异背后的细胞类型特异性基因表达模式和通路。snRNA-seq发现通过RNAscope、免疫组织化学以及在人组织和细胞模型中的额外生化分析得到验证。snRNA-seq分析显示,与NCI相比,所有痴呆亚型中小胶质细胞比例均升高
【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:GPL20301、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=GSE303823
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 27 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
阿尔茨海默病(AD)、路易体痴呆(DLB)和帕金森病痴呆(PDD)共同构成了全球大多数痴呆病例。尽管这些亚型在临床、遗传和病理特征上存在共同之处,但其转录组层面的相似性与差异仍知之甚少。我们对非认知障碍对照(NCI)个体及痴呆亚型(AD、DLB和PDD)个体的前额叶皮层样本进行了单核RNA测序(snRNA-seq),以探究各痴呆亚型病理相似性与差异背后的细胞类型特异性基因表达模式和通路。snRNA-seq findings通过RNAscope、免疫组织化学以及人组织和细胞模型中的额外生化分析进行了验证。snRNA-seq分析显示,与NCI相比,所有痴呆亚型中小胶质细胞比例均升高。对细胞类型特异性转录组的进一步分析鉴定出,在所有痴呆亚型中,小胶质细胞和少突胶质细胞之间存在重叠的差异表达基因(DEGs)。
虽然AD在分子层面与NCI表现出相似性,但PDD与DLB的聚类更为紧密,二者共享更多差异表达基因(DEG)及相关通路,且主要与小胶质细胞相关。对小胶质细胞与少突胶质细胞之间相互作用的研究揭示,在所有痴呆亚型中均存在一个独特的富含髓鞘的小胶质细胞(MEM)亚群。MSR1是一种编码清道夫受体的基因,在所有痴呆亚型的小胶质细胞中均上调,其相关基因HSPA1A则在少突胶质细胞中上调。RNAscope支持小胶质细胞与少突胶质细胞之间可能存在相互作用,与NCI相比,PDD患者的人类皮层组织中这些细胞彼此更为邻近。与未转基因(NTg)小鼠相比,PD小鼠皮层原代小胶质细胞中MSR1表达显著增加。此外,髓鞘相关基因(MBP、MOBP和PLP1)的表达
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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