阿尔茨海默病风险因素与局部神经黑色素含量对人蓝斑转录组景观的影响
该数据集来自 NCBI GEO(GSE307866),聚焦人脑蓝斑(LC)的转录组景观,考察阿尔茨海默病(AD)风险因素与局部神经黑色素(NM)含量的影响

基本信息
资源简介
阿尔茨海默病风险因素与局部神经黑色素含量对人蓝斑转录组景观的影响
Impact of Alzheimer’s disease risk factors and local neuromelanin content on the transcriptomic landscape of the human locus coeruleus
该数据集来自 NCBI GEO(GSE307866),聚焦人脑蓝斑(LC)的转录组景观,考察阿尔茨海默病(AD)风险因素与局部神经黑色素(NM)含量的影响。蓝斑是背侧脑桥的小型去甲肾上腺素能核团,投射广泛,参与睡眠、记忆、觉醒与认知调节,并具有神经黑色素累积及可溶性磷酸化 tau 积聚等特征。数据包含 1 个文件(GSE307866_series_matrix.txt.gz),可用于探索中年期蓝斑在散发性 AD 临床显现前的分子特征及相关机制研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 11 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):蓝斑(LC)是位于背侧脑桥的一个小型去甲肾上腺素能核团,其投射广泛分布于整个大脑,以调节睡眠、记忆、觉醒和认知等多种功能。LC 具有若干独特的细胞特征,包括存在神经黑色素(NM),以及几乎在所有个体成年时即已累积阿尔茨海默病(AD)病理的前体——可溶性磷酸化 tau(pTau)。NM 在生命早期于 LC 中增加,中年时达到平台期,最终消散,并与 LC 神经元变性同时发生,这一过程在健康衰老中可见,但在 AD 中加速。NM 敏感神经影像可预测 AD 的临床严重程度和未来进展。尽管这些发现提示 LC 在 AD 中具有病因学作用,但描述中年期 LC 分子景观、先于散发性 AD 临床表现的数据
【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:Other、GPL24676、9606。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=GSE307866
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 02 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
蓝斑(LC)是位于脑桥背侧的一个小型去甲肾上腺素能核团,其投射广泛分布于全脑,调控睡眠、记忆、觉醒和认知等多种功能。LC具有若干独特的细胞特征,包括存在神经黑色素(NM),以及几乎所有个体在成年期其内即已积聚阿尔茨海默病(AD)病理的前体物质——可溶性磷酸化tau蛋白(pTau)。NM在生命早期于LC中增加,中年时达到平台期,最终逐渐消散,这一过程与LC神经元变性相吻合;该变性过程在健康衰老中即可观察到,但在AD中加速发生。NM敏感性神经影像可预测AD的临床严重程度及未来进展。尽管这些发现提示LC在AD中具有病因学作用,但描述中年期——即散发性AD临床表现出现之前——LC分子景观的数据仍然缺乏。了解该时期LC的分子状态对于开发保护该脑区及其所支持认知功能的干预措施至关重要。
在此,我们对来自33名中年、神经典型供体队列的85份人类死后蓝斑(LC)组织切片进行了Visium空间转录组学分析,该队列在流行病学AD风险因素方面保持平衡,包括性别、非洲或欧洲血统以及APOE基因型(E4/风险或E2/保护性等位基因携带者)。我们发现LC中胆固醇合成通路基因的表达存在意外的男性偏倚,提示内在神经元胆固醇合成可能对AD具有保护作用。比较不同APOE基因型,星形胶质细胞基因表达在LC神经元紧邻区域存在差异。最后,我们利用从所分析组织捕获的组织学图像将基因表达与NM丰度关联,发现APOE表达与NM含量降低相关,且NM相关基因在衰老相关通路中富集。这些发现提供了关于
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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