GSE304876:Ramalin通过靶向BACE1、HDAC6和MAPK通路改善阿尔茨海默病病理

该数据集来自NCBI GEO,标题为Ramalin通过靶向BACE1、HDAC6和MAPK通路改善阿尔茨海默病病理,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类

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基因组预测GPL2424710090
GSE304876: Ramalin ameliorates Alzheimer's disease pathology by targeting BACE1, HDAC6, and MAPK pathways

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE304876:Ramalin通过靶向BACE1、HDAC6和MAPK通路改善阿尔茨海默病病理

Ramalin ameliorates Alzheimer's disease pathology by targeting BACE1, HDAC6, and MAPK pathways

该数据集来自NCBI GEO,标题为Ramalin通过靶向BACE1、HDAC6和MAPK通路改善阿尔茨海默病病理,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类。数据包含1个文件GSE304876_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱技术,物种为小鼠(10090),平台为GPL24247。数据可用于研究Ramalin在AD模型中的多靶点治疗机制,包括对BACE1、HDAC6及神经炎症相关通路的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 07 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):β-淀粉样蛋白(Aβ)的积累、过度磷酸化的tau以及神经炎症是阿尔茨海默病(AD)病理的关键驱动因素。在此,我们发现ramalin,一种天然抗氧化剂,作为一种有前景的治疗剂,靶向AD模型中的多种病理机制。Ramalin降低BACE1蛋白水平,而不影响其转录、翻译或蛋白水解活性。这种降低是通过选择性抑制组蛋白去乙酰化酶6(HDAC6)介导的,这通过全基因组药物靶点筛选和HDAC活性测定得到证实。敲低HDAC6导致BACE1水平降低,将HDAC6定位为BACE1调节的介质。Ramalin通过下调iNOS和NLRP3炎症小体表现出抗炎作用。在AD小鼠模型中,ramalin治疗显著减少了神经炎症、Aβ斑块负荷、tau过度磷酸化 an

【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=GSE304876

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 14 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

β-淀粉样蛋白(Aβ)和过度磷酸化tau蛋白的积累,以及神经炎症,是阿尔茨海默病(AD)病理的关键驱动因素。在此,我们鉴定出ramalin——一种天然抗氧化剂——作为有望靶向AD模型多种病理机制的治疗药物。Ramalin可降低BACE1蛋白水平,而不影响其转录、翻译或蛋白水解活性。这种降低是通过选择性抑制组蛋白去乙酰化酶6(HDAC6)介导的,这一点已通过全基因组药物靶点筛选和HDAC活性测定得到证实。敲低HDAC6导致BACE1水平下降,表明HDAC6是BACE1调控的介导因子。Ramalin通过下调iNOS和NLRP3炎症小体发挥抗炎作用。在AD小鼠模型中,ramalin治疗显著减轻了神经炎症、Aβ斑块负荷和tau过度磷酸化,并改善了认知表现。值得注意的是,ramalin逆转了Aβ寡聚体诱导的突触传递损伤,并恢复了海马神经元的突触囊泡循环。

转录组分析显示,ramalin可调控MAPK信号通路,降低JNK和ERK的磷酸化水平,而这两者与tau蛋白病理相关。这些发现表明ramalin是一种多靶点治疗药物,通过协同调节BACE1、tau蛋白磷酸化及炎症通路发挥神经保护作用。鉴于这些令人鼓舞的结果,ramalin通过在多层面靶向关键致病过程,有望成为阿尔茨海默病治疗的潜在突破。

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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