APOE4驱动内皮细胞衰老、IFNγ-JAK/STAT信号通路、代谢与屏障损伤,导致阿尔茨海默病血管损害[02-批量RNA-内皮细胞]

该数据集来自NCBI GEO,标题为APOE4驱动内皮细胞衰老、IFNγ–JAK/STAT信号、代谢与屏障损伤,易致阿尔茨海默病血管损害,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类

geo
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时间序列分类GPL246769606
GSE308425: APOE4 Drives Endothelial Senescence, IFNγ–JAK/STAT Signaling, Metabolic and Barrier Impairment, Predisposing to Vascular Compromise in Alzheimer’s Disease [02-bulkrna-ecis]

基本信息

模态
时间序列
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分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

APOE4驱动内皮细胞衰老、IFNγ-JAK/STAT信号通路、代谢与屏障损伤,导致阿尔茨海默病血管损害[02-批量RNA-内皮细胞]

APOE4 Drives Endothelial Senescence, IFNγ–JAK/STAT Signaling, Metabolic and Barrier Impairment, Predisposing to Vascular Compromise in Alzheimer’s Disease [02-bulkrna-ecis]

该数据集来自NCBI GEO,标题为APOE4驱动内皮细胞衰老、IFNγ–JAK/STAT信号、代谢与屏障损伤,易致阿尔茨海默病血管损害,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类。数据基于高通量测序表达谱,包含1个文件GSE308425_series_matrix.txt.gz,涉及GPL24676平台与9606物种。研究利用1,359例表型详尽的人脑单核转录组数据,分析认知正常APOE4携带者内皮细胞的转录特征,并结合iPSC来源的APOE44与APOE33内皮细胞比较,可用于探索APOE4相关血管功能障碍机制及AD早期病理研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):APOE4是血管功能障碍的重要风险因素,而血管功能障碍是阿尔茨海默病(AD)发病机制的早期 contributor,但其潜在机制仍不清楚。利用来自1,359个表型详尽的人脑的单核转录组数据集,我们显示,认知正常的APOE4携带者的内皮细胞(ECs)表现出以IFN-γ反应升高和氧化磷酸化降低为特征的转录组特征。同基因iPSC来源的APOE44与APOE33 ECs显示出相似的转录组谱,独立于神经元或胶质细胞。AD样EC表型,包括向氧化磷酸化上调的转变,由炎症信号或iPSC-APOE44壁细胞诱导。在功能上,APOE44 ECs表现出屏障损伤、炎症反应增强,伴随TNFα、IL6、ICAM1和L1CAM分泌增加;L1CAM在

【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: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=GSE308425

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    • 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

APOE4是血管功能障碍的重要风险因素,而血管功能障碍是阿尔茨海默病(AD)发病机制的早期促成因素,但其潜在机制仍不清楚。利用来自1,359个经过广泛表型分析的人脑的单核转录组数据集,我们发现认知正常的APOE4携带者的内皮细胞(ECs)表现出一种以IFN-γ反应升高和氧化磷酸化降低为特征的转录组特征。同基因iPSC来源的APOE44与APOE33 ECs显示出相似的转录组谱,且不依赖于神经元或胶质细胞。AD样ECs表型,包括向氧化磷酸化上调的转变,可由炎症信号或iPSC-APOE44血管壁细胞诱导。在功能上,APOE44 ECs表现出屏障受损、炎症反应增强,并伴有TNFα、IL6、ICAM1和L1CAM分泌增加;在认知正常的APOE4携带者的脑脊液中,L1CAM也升高。对同基因血管模型的分析表明JAK-STAT信号通路是关键驱动因素,抑制该通路可减轻APOE4的屏障和炎症表型,从而确定了改善血管韧性的治疗途径。

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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