雌性小鼠脑胰岛素缺失损害学习与记忆数据集
该数据集来自 NCBI GEO,标题为雌性小鼠脑胰岛素产生缺失损害学习与记忆,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病研究方向。研究关注脑内局部产生的胰岛素对海马功能、学习记忆及成年神经发生的影响,涉及 Ins2 基因敲除小鼠模型,可用于探索脑胰岛素信号与阿尔茨海默病相关机制(来源 NCBI)

基本信息
资源简介
雌性小鼠脑胰岛素缺失损害学习与记忆数据集
Loss of brain insulin production impairs learning and memory in female mice
该数据集来自 NCBI GEO,标题为雌性小鼠脑胰岛素产生缺失损害学习与记忆,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病研究方向。数据包含 1 个文件 GSE305902_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为 GPL21626。研究关注脑内局部产生的胰岛素对海马功能、学习记忆及成年神经发生的影响,涉及 Ins2 基因敲除小鼠模型,可用于探索脑胰岛素信号与阿尔茨海默病相关机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 19 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):糖尿病是一种以胰岛素释放和作用功能障碍为特征的代谢紊乱,也是阿尔茨海默病(最常见的痴呆形式)的危险因素。多项研究已将脑胰岛素信号和代谢的改变与阿尔茨海默病联系起来。此前已表明,祖先胰岛素基因 Ins2 在脑内局部转录。在此我们证明,Ins2 mRNA 在雌性中高于雄性,并受饮食调节。此外,我们证明 Ins2 蛋白在海马中显著表达,海马是一个在学习与记忆中具有已知作用的大脑区域。为了具体确定脑内局部产生的胰岛素如何影响海马功能、学习与记忆以及成年神经发生,我们使用了生殖系 Ins2 敲除(Ins2-/-)且野生型 Ins1 等位基因拷贝正常的小鼠。
【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:GPL21626、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=GSE305902
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 02 202,引用时请注意版本时效。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
糖尿病是一种以胰岛素释放和作用功能障碍为特征的代谢性疾病,同时也是阿尔茨海默病(最常见的痴呆形式)的危险因素。多项研究表明,脑内胰岛素信号传导和代谢的改变与阿尔茨海默病相关。此前已有研究显示,祖先胰岛素基因Ins2在脑内局部转录。本研究表明,Ins2 mRNA在雌性中的表达高于雄性,并受饮食调节。此外,我们还证明Ins2蛋白在海马体中显著表达,而海马体是已知在学习和记忆中发挥重要作用的大脑区域。为了具体确定脑内局部产生的胰岛素如何影响海马功能、学习和记忆以及成年神经发生,我们使用了生殖系Ins2敲除(Ins2-/-)且保留正常野生型Ins1等位基因互补的小鼠。在这些饮食条件下,Ins1基因的代偿使得葡萄糖耐量、胰岛素敏感性、空腹胰岛素和体重均保持正常。
我们使用莫里斯水迷宫(MWM)评估了雄性和雌性Ins2-/-小鼠及野生型同窝对照小鼠的视觉空间学习与记忆能力。与野生型小鼠相比,雌性Ins2-/-小鼠的学习与记忆表现显著受损,而雄性Ins2-/-小鼠与野生型小鼠的表现则无差异。我们对雌性Ins2-/-小鼠及同窝对照小鼠分离的海马体进行了RNA测序分析,以无偏方式分析这些行为改变背后的基因表达差异。细胞周期蛋白D1(Ccnd1)在Ins2-/-小鼠中显著降低,这促使我们使用外源性有丝分裂标记物EdU和未成熟神经元标记物双皮质素(DCX)来检测成年神经发生。总体而言,我们的数据表明脑源性Ins2在小鼠学习与记忆功能中发挥雌性特异性的作用。
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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