Dek缺失诱导小鼠性别依赖性、任务特异性认知缺陷并重编程海马转录组

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE308250系列矩阵文件,主题为Dek缺失诱导小鼠性别依赖性、任务特异性认知缺陷并重编程海马转录组

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时间序列分类GPL2424710090
GSE308250: Dek Loss Induces Sex-Dependent, Task-Specific Cognitive Deficits and Reprograms the Hippocampal Transcriptome in Mice

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

Dek缺失诱导小鼠性别依赖性、任务特异性认知缺陷并重编程海马转录组

Dek Loss Induces Sex-Dependent, Task-Specific Cognitive Deficits and Reprograms the Hippocampal Transcriptome in Mice

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE308250系列矩阵文件,主题为Dek缺失诱导小鼠性别依赖性、任务特异性认知缺陷并重编程海马转录组。数据基于高通量测序表达谱分析,平台为GPL24247,物种为小鼠(10090)。源站描述指出雌性Dek组成型敲除小鼠表现出性别特异性行为表型,包括前脉冲抑制测量的感觉运动门控受损和Morris水迷宫逆转学习受损。该数据可用于研究Dek缺失对海马转录组的影响及性别特异性认知障碍机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):衰老相关的认知衰退以及阿尔茨海默病等某些神经退行性疾病对女性的影响尤为严重,但除类固醇激素信号传导外,鲜有机制能完全解释这种性别特异性易感性。染色质重塑蛋白DEK由雌激素和孕激素上调,并在包括海马在内的大脑中广泛表达,可能正是这样一种机制。我们此前已将DEK缺失与神经元功能障碍指标联系起来,包括DNA损伤增加、神经突发育受损和细胞凋亡,提示其可能具有神经保护作用。在此,我们研究了体内Dek缺失的分子和行为后果。雌性Dek组成型敲除(cKO)小鼠表现出性别特异性行为表型,包括通过前脉冲抑制测量的感觉运动门控受损以及Morris水迷宫逆转学习受损。

【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=GSE308250

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 08 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE308250

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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

衰老相关的认知衰退以及阿尔茨海默病等某些神经退行性疾病对女性的影响尤为严重,然而除类固醇激素信号传导外,鲜有机制能完全解释这种性别特异性的易感性。受雌激素和孕激素上调、并在脑内广泛表达(包括海马)的染色质重塑蛋白DEK,可能正是这样一种机制。我们此前已将DEK缺失与神经元功能障碍指标相关联,包括DNA损伤增加、神经突发育受损和细胞凋亡,提示其具有潜在的神经保护作用。在此,我们研究了体内Dek缺失的分子和行为后果。雌性Dek组成型敲除(cKO)小鼠表现出性别特异性的行为表型,表现为前脉冲抑制所测量的感觉运动门控受损,以及Morris水迷宫中的逆转学习受损。这些发现分别提示前注意性感觉处理和认知灵活性存在缺陷。

值得注意的是,这些认知缺陷在雄性Dek cKO小鼠中并未观察到,也不能归因于一般学习能力、运动活性或焦虑样行为的差异。雌性小鼠在物体识别和条件恐惧学习与记忆方面未出现损伤,这表明DEK缺失的影响具有任务特异性,且可能具有脑区特异性。海马组织的转录组分析显示,所有Dek-cKO小鼠中均存在与炎症、代谢和神经肽信号传导相关的差异表达基因,同时还呈现出一种独特的雌性特异性转录组谱,提示神经元功能受损。综合来看,我们首次报道DEK支持认知功能的某些方面,尤其是在雌性中。这些数据可能有助于理解某些认知障碍中的性别差异。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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