西方饮食诱导的内脏脂肪组织炎症通过小胶质细胞激活促进小鼠阿尔茨海默病病理
研究围绕西方饮食喂养 20 周后诱导的内脏脂肪组织炎症如何通过小胶质细胞激活促进阿尔茨海默病病理展开,涉及 eWAT 的 RNA 测序与血浆细胞因子谱分析,并包含体外实验评估细胞因子对小胶质细胞激活和神经元活力的影响

基本信息
资源简介
西方饮食诱导的内脏脂肪组织炎症通过小胶质细胞激活促进小鼠阿尔茨海默病病理
Western Diet-induced Visceral Adipose Tissue Inflammation Promotes Alzheimer's Disease Pathology via Microglial Activation in a Mouse Model
该数据集来自 NCBI GEO(GSE307622),包含 1 个文件(GSE307622_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为 GPL19057。研究围绕西方饮食喂养 20 周后诱导的内脏脂肪组织炎症如何通过小胶质细胞激活促进阿尔茨海默病病理展开,涉及 eWAT 的 RNA 测序与血浆细胞因子谱分析,并包含体外实验评估细胞因子对小胶质细胞激活和神经元活力的影响。数据可用于探索饮食诱导的脂肪组织炎症与 AD 神经炎症之间的分子关联(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 10 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):引言:西方饮食(WD)诱导的内脏脂肪组织(VAT)炎症以脂肪细胞肥大、缺氧和凋亡为特征。附睾白色脂肪组织(eWAT)是啮齿类动物代表性的 VAT 库,通过分泌促炎细胞因子参与全身性和神经炎症,在 WD 诱导的炎症中发挥核心作用。然而,WD 驱动的 eWAT 炎症与阿尔茨海默病(AD)病理之间的机制联系仍不清楚。方法:进行 20 周 WD 喂养以评估其对小鼠 AD 相关神经炎症和病理的影响。使用 F-18 FDG-PET 评估脑葡萄糖代谢。对 eWAT 进行 RNA 测序并进行血浆细胞因子谱分析,以识别炎症相关因子。进行体外实验以检查这些细胞因子对小胶质细胞激活、神经元活力和 IL- 的影响。
【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:GPL19057、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=GSE307622
【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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- OpenDataLab:
数据说明
引言:西方饮食(WD)诱导的内脏脂肪组织(VAT)炎症以脂肪细胞肥大、缺氧和凋亡为特征。附睾白色脂肪组织(eWAT)是啮齿类动物中具有代表性的VAT库,通过分泌促炎细胞因子促进全身性和神经炎症,在WD诱导的炎症中发挥核心作用。然而,WD驱动的eWAT炎症与阿尔茨海默病(AD)病理之间的机制联系仍不清楚。方法:进行为期20周的WD喂养,以评估其对小鼠AD相关神经炎症和病理的影响。使用F-18 FDG-PET评估脑葡萄糖代谢。通过对eWAT进行RNA测序和血浆细胞因子谱分析,识别炎症相关因子。进行体外实验以检验这些细胞因子对小胶质细胞活化、神经元活力及IL-6/STAT3信号传导的影响。结果:WD组表现出神经炎症标志物水平显著升高,海马中AD相关蛋白水平增加,包括β-淀粉样蛋白寡聚体、淀粉样前体蛋白和磷酸化tau。
此外,F-18 FDG PET显像显示,与对照组相比,WD组丘脑和海马区的葡萄糖代谢降低。对eWAT进行RNA测序以及对血浆进行细胞因子谱分析,发现CCL8、CCL9、CXCL13和IL-18是显著升高的促炎细胞因子。体外分析表明,这些eWAT相关细胞因子通过IL-6/STAT3信号通路直接激活小胶质细胞,促进海马神经元死亡。讨论:这些发现阐明了一条关键通路,即WD诱导的eWAT炎症通过系统性至神经炎症轴加剧AD病理,突出了靶向eWAT相关细胞因子以减轻饮食相关AD进展的治疗潜力。
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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