阿尔茨海默病小鼠模型发病分子机制及大麻二酚干预效应数据集

该数据集来自 NCBI GEO(GSE304212),包含对雄性 3xTg-AD 小鼠及野生型 B6129SF2/J 小鼠自 4.5 至 6.5 月龄每日膳食给予大麻二酚(CBD,80-100 mg/kg/day)及溶剂对照后的 RNA 测序表达谱数据

geo
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基因组分类GPL3429010090
GSE304212: Molecular Pathogenesis of Alzheimer's Disease Onset in a Mouse Model: Effects of Cannabidiol Treatment

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

阿尔茨海默病小鼠模型发病分子机制及大麻二酚干预效应数据集

Molecular Pathogenesis of Alzheimer's Disease Onset in a Mouse Model: Effects of Cannabidiol Treatment

该数据集来自 NCBI GEO(GSE304212),包含对雄性 3xTg-AD 小鼠及野生型 B6129SF2/J 小鼠自 4.5 至 6.5 月龄每日膳食给予大麻二酚(CBD,80-100 mg/kg/day)及溶剂对照后的 RNA 测序表达谱数据。研究旨在解析从认知损伤到阿尔茨海默病样神经病理发病的分子机制,并评估 CBD 对发病相关分子转变的影响。数据可用于差异表达分析、通路富集及阿尔茨海默病发病机制与 CBD 神经保护作用的探索性研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 31 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):阿尔茨海默病(AD)是一种常见的神经退行性疾病,涉及突触发育与维持、神经血管交互、离子与营养转运以及线粒体代谢等多方面复杂紊乱。AD 发病的确切分子特征及其主要病理贡献因素仍不清楚,相应阻碍了治疗开发。本研究旨在实现两个目标:(i) 解析从认知损伤到 AD 样神经病理发病的分子发病机制;(ii) 探究以神经保护作用著称的新型药物大麻二酚(CBD)是否影响与 AD 发病相关的分子转变。对雄性 3xTg-AD 小鼠和野生型 B6129SF2/J 动物自 4.5 至 6.5 月龄每日给予膳食 CBD(80-100 mg/kg/day),并设溶剂对照。RNA 测序涵盖

【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:GPL34290、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=GSE304212

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 24 202,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)是一种常见的神经退行性疾病,涉及突触发育与维持、神经血管交互、离子与营养物质转运以及线粒体代谢等多方面复杂紊乱的交织。AD发病的精确分子特征及其主要病理贡献因素的深入认识仍不明确,相应的治疗开发也因此受到阻碍。本研究旨在实现两个目标:(i) 阐明从认知障碍到AD样神经病理学发病的分子发病机制;(ii) 探讨以神经保护作用著称的新型药物大麻二酚(CBD)是否影响与AD发病相关的分子转变。研究对雄性3xTg-AD小鼠和野生型B6129SF2/J动物从4.5月龄至6.5月龄每日给予膳食CBD(80-100 mg/kg/天),并设置溶媒对照组。RNA测序分别涵盖纵向和横截面的血液与脑样本。代谢组学和行为学分析考察了脑区(皮层、海马)及相关整合神经环路。

阿尔茨海默病发病有超过1000个差异表达的标志物,其中超过75%在CBD的作用下要么被消除,要么表达方向发生逆转。信号通路涉及突触发育与可塑性(如Foxp2)、神经血管相互作用(Smad9、Angptl6)、受体与离子通道(Gria4、Chrna2、Rgs7/Rgs7bp)、线粒体基因(Ndufa7、Cox7a2)、免疫(Ncr1)、氧化还原(Esr1)、脂质合成(Fasn、ApoE)以及碳水化合物代谢(Mafa、Mlxipl)。作为CBD治疗可能针对的目标,阿尔茨海默病发病代表了神经血管相互作用、通道病、代谢紊乱及发育基因异常的分子整合,并涉及炎症、氧化信号、血脂异常和胰岛素抵抗等主要病理因素。

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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