GSE306976:早期Aβ病理中发散性中枢-外周信号反映星形胶质细胞功能障碍并促进胰岛素抵抗

该数据集来自NCBI GEO,包含J20小鼠在Aβ斑块沉积前后窄时间窗内的转录组高通量测序表达谱,共1个文件。研究排除外周代谢混杂因素,聚焦星形胶质细胞数量与形态变化及突触、胶质和代谢相关基因表达改变,并观察到胰岛素信号通路受抑

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GSE306976: Divergent CNS–Peripheral Signaling Reflects Astrocyte Dysfunction and Contributes to Insulin Resistance in Early Aβ Pathology

基本信息

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任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE306976:早期Aβ病理中发散性中枢-外周信号反映星形胶质细胞功能障碍并促进胰岛素抵抗

Divergent CNS–Peripheral Signaling Reflects Astrocyte Dysfunction and Contributes to Insulin Resistance in Early Aβ Pathology

该数据集来自NCBI GEO,包含J20小鼠在Aβ斑块沉积前后窄时间窗内的转录组高通量测序表达谱,共1个文件。研究排除外周代谢混杂因素,聚焦星形胶质细胞数量与形态变化及突触、胶质和代谢相关基因表达改变,并观察到胰岛素信号通路受抑。数据可用于探索早期Aβ病理中星形胶质细胞功能障碍与脑胰岛素抵抗的关联,以及中枢-外周信号发散机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):阿尔茨海默病(AD)和2型糖尿病(T2DM)是年龄相关疾病,具有相似的病理特征,尤其是胰岛素抵抗和慢性炎症。然而,AD大脑中胰岛素抵抗的主要驱动因素仍存在争议。尽管星形胶质细胞及其代谢功能在AD中越来越受到关注,但其在脑胰岛素抵抗中的具体作用仍不清楚。在本研究中,我们排除了外周代谢混杂因素,并聚焦于J20小鼠淀粉样蛋白-β(Aβ)斑块沉积前后窄时间窗内的变化。随着Aβ病理进展,我们观察到星形胶质细胞数量减少且形态复杂性增加。此外,转录组分析显示突触、胶质和代谢水平的基因表达发生改变,同时胰岛素信号通路普遍受到抑制,ind

【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=GSE306976

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 10 202,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)和2型糖尿病(T2DM)是年龄相关性疾病,具有相似的病理特征,尤其是胰岛素抵抗和慢性炎症。然而,AD大脑中胰岛素抵抗的主要驱动因素仍存在争议。尽管星形胶质细胞及其代谢功能在AD中的作用日益受到关注,但其在大脑胰岛素抵抗中的具体作用仍不清楚。在本研究中,我们排除了外周代谢混杂因素,聚焦于J20小鼠淀粉样蛋白-β(Aβ)斑块沉积前后狭窄时间窗口内的变化。随着Aβ病理进展,我们观察到星形胶质细胞数量减少且形态复杂性增加。此外,转录组分析显示突触、胶质和代谢水平的基因表达发生改变,同时胰岛素信号通路普遍受到抑制,提示存在胰岛素抵抗。值得注意的是,我们发现血清和糖皮质激素诱导激酶1(SGK1)显著下调、胰岛素受体底物2(IRS2)表达上调,这与外周胰岛素抵抗中观察到的经典模式不同。

我们还检测到辅助性T细胞17中一种矛盾的细胞因子模式:海马中白细胞介素(IL)-6和IL-17水平降低,而血清中则升高。这种相反的变化轨迹提示,星形胶质细胞功能障碍和SGK1下调在免疫信号失衡中发挥关键作用。综上所述,这些发现凸显星形胶质细胞耗竭和/或功能障碍是早期AD中脑特异性胰岛素抵抗和免疫失调的关键驱动因素,并且AD中的代谢损伤具有区别于T2DM的中枢神经系统特异性本质。

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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