GSE309404:脑内诱饵受体表达拮抗Il10和Il4信号减轻Aβ积累
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE309404,聚焦阿尔茨海默病中Il10和Il4免疫信号对Aβ病理的影响。研究通过脑内表达诱饵受体拮抗Il10和Il4信号,观察其对Aβ积累的作用

基本信息
资源简介
GSE309404:脑内诱饵受体表达拮抗Il10和Il4信号减轻Aβ积累
Antagonizing Il10 and Il4 signaling via intracerebral decoy receptor expression attenuates Aβ accumulation
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE309404,聚焦阿尔茨海默病中Il10和Il4免疫信号对Aβ病理的影响。研究通过脑内表达诱饵受体拮抗Il10和Il4信号,观察其对Aβ积累的作用。数据包含1个文件GSE309404_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL13112。可用于研究AD相关免疫信号通路及Aβ病理进展的分子机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 29 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):多条证据表明,免疫信号可影响阿尔茨海默病(AD)的病理进展,包括淀粉样蛋白沉积、tau聚集、突触病理和神经退行性轨迹。在早期研究中,我们报道了抗炎细胞因子白细胞介素-10(Il10)和白细胞介素-4(Il4)的脑内表达增加了TgCRND8小鼠(一种AD型淀粉样变性的临床前模型)的淀粉样β(Aβ)负荷。由于白细胞介素-10受体(IL10R)和白细胞介素-4受体(IL4R)在AD啮齿动物模型和人类AD大脑特定区域中以年龄渐进方式上调,我们假设特异性靶向Il10和Il4信号的诱饵受体策略可能具有疾病修饰作用。我们将小鼠Il10R(sIl10R)和小鼠Il4R(sIl4R)的胞外域衍生为相应的重组可溶性
【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:GPL13112、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=GSE309404
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jan 02 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
多条证据表明,免疫信号传导可影响阿尔茨海默病(AD)的病理进展,包括淀粉样蛋白沉积、tau聚集、突触病理及神经退行性轨迹。在早期研究中,我们报道了抗炎细胞因子白细胞介素-10(Il10)和白细胞介素-4(Il4)的脑内表达增加了TgCRND8小鼠的淀粉样蛋白β(Aβ)负荷,该小鼠是AD型淀粉样变性的临床前模型。由于白细胞介素-10受体(IL10R)和白细胞介素-4受体(IL4R)在AD啮齿动物模型及人AD大脑特定区域均呈年龄依赖性上调,我们假设特异性靶向Il10和Il4信号的诱饵受体策略可能具有疾病修饰作用。我们将小鼠Il10R(sIl10R)和小鼠Il4R(sIl4R)的胞外域衍生为相应的重组可溶性受体形式,并将这些受体经颅内递送至新生TgCRND8小鼠,或经海马内递送至已存在Aβ沉积的成年TgCRND8小鼠。
在新生期表达时,AAV介导的sIl10R和sIl4R表达可显著减轻TgCRND8小鼠的Aβ负荷;而在海马注射队列中,AAV-sIl4R可减少Aβ负荷,但sIl10R无此作用。sIl10R和sIl4R对小胶质细胞和星形胶质细胞增殖具有相反作用,其中sIl10R通常可减少胶质增生。RNAseq分析显示,sIl10R可能作为小胶质细胞免疫检查点抑制剂发挥作用,而sIl10R和sIl4R的表达均对昼夜节律相关基因表现出意想不到的影响。值得注意的是,在两种tau转基因模型中,尽管Il10和sIl10R均有稳健表达并对胶质细胞增殖产生影响,但二者均未改变tau病理。总之,这些数据表明,通过诱饵受体靶向生理性Il10或Il4信号通路可有益地影响淀粉样蛋白沉积,因此代表了一种用于AD治疗的新型免疫调节方法。
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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