阿尔茨海默病相关PLCG2变异对人iPSC来源小胶质样细胞状态与功能的影响

该数据集来自NCBI GEO,包含人iPSC来源小胶质样细胞的转录组表达谱数据,用于研究阿尔茨海默病相关PLCG2变异(保护性P522R、风险性M28L及PLCG2敲除)对小胶质细胞状态和功能的影响

geo
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时间序列分类GPL342849606
GSE308813: Alzheimer's disease-associated PLCG2 variants alter microglial state and function in human iPSC-derived microglia-like cells

基本信息

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分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

阿尔茨海默病相关PLCG2变异对人iPSC来源小胶质样细胞状态与功能的影响

Alzheimer's disease-associated PLCG2 variants alter microglial state and function in human iPSC-derived microglia-like cells

该数据集来自NCBI GEO,包含人iPSC来源小胶质样细胞的转录组表达谱数据,用于研究阿尔茨海默病相关PLCG2变异(保护性P522R、风险性M28L及PLCG2敲除)对小胶质细胞状态和功能的影响。数据覆盖不同基因型小胶质细胞的转录组比较,可用于分析PLCG2变异相关的基因表达变化、炎症反应差异及细胞增殖与死亡等表型,为理解阿尔茨海默病中小胶质细胞功能机制提供数据支持(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:PLCG2是一种关键的小胶质细胞免疫信号蛋白,其变异与阿尔茨海默病(AD)风险存在遗传关联。理解PLCG2变异如何改变小胶质细胞功能,对于识别驱动AD神经退行性或韧性的机制至关重要。方法:生成携带保护性PLCG2P522R或风险性PLCG2M28L变异、或PLCG2缺失的iPSC来源小胶质细胞,以确定其对小胶质细胞转录组和功能的影响。结果:保护性PLCG2P522R小胶质细胞与同基因对照显示出显著的转录组相似性。相反,风险性PLCG2M28L小胶质细胞与PLCG2KO小胶质细胞具有相似性,表现为TREM2表达功能性降低、炎症反应减弱以及增殖和细胞死亡增加。独特的是,PLCG2P522R小胶质细胞在LPS刺激后显示出细胞因子分泌升高,并且

【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:GPL34284、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=GSE308813

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 09 202,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

背景:PLCG2是一种关键的小胶质细胞免疫信号蛋白,其变异与阿尔茨海默病(AD)风险存在遗传关联。了解PLCG2变异如何改变小胶质细胞功能,对于识别驱动AD神经退行性变或韧性的机制至关重要。方法:为确定对小鼠小胶质细胞转录组和功能的影响,研究构建了携带保护性PLCG2P522R或风险相关PLCG2M28L变异,或PLCG2缺失的iPSC来源小胶质细胞。结果:保护性PLCG2P522R小胶质细胞在转录组上与同基因对照显示出显著相似性。相反,风险相关PLCG2M28L小胶质细胞与PLCG2KO小胶质细胞具有相似性,表现为TREM2表达功能性降低、炎症反应减弱以及增殖和细胞死亡增加。独特的是,PLCG2P522R小胶质细胞在LPS刺激后显示出细胞因子分泌升高,并受到保护免于凋亡。讨论:这些发现表明,PLCG2变异驱动不同的小胶质细胞转录组,从而影响小胶质细胞功能反应,这可能促进AD风险和保护。

靶向PLCG2介导的信号传导可能是一种调节神经炎症的有效治疗策略。

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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