端粒缩短诱导衰老小胶质细胞分泌可溶性DLK1损害少突胶质细胞功能并改变神经元活动 [DLK1_snRNA-seq]
该数据集来自NCBI GEO,标题为端粒缩短诱导的衰老小胶质细胞分泌可溶性DLK1损害少突胶质细胞功能并改变神经元活动,包含1个文件GSE315101_series_matrix.txt.gz,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,主题标签涉及表达谱分析、高通量测序和单核RNA-seq
![GSE315101: Soluble DLK1 secreted by telomere-shortening-induced senescent microglia impairs oligodendrocyte functions and alters neuronal activity [DLK1_snRNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/146697.jpg)
基本信息
资源简介
端粒缩短诱导衰老小胶质细胞分泌可溶性DLK1损害少突胶质细胞功能并改变神经元活动 [DLK1_snRNA-seq]
Soluble DLK1 secreted by telomere-shortening-induced senescent microglia impairs oligodendrocyte functions and alters neuronal activity [DLK1_snRNA-seq]
该数据集来自NCBI GEO,标题为端粒缩短诱导的衰老小胶质细胞分泌可溶性DLK1损害少突胶质细胞功能并改变神经元活动,包含1个文件GSE315101_series_matrix.txt.gz,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,主题标签涉及表达谱分析、高通量测序和单核RNA-seq。数据可用于研究端粒缩短相关的衰老小胶质细胞分泌表型、DLK1作为衰老相关配体的作用,以及少突胶质细胞成熟受损和神经元活动改变等机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Dec 29 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):衰老是阿尔茨海默病和帕金森病等神经退行性疾病的主要风险因素。在此,我们研究了端粒缩短——衰老的生理标志——对脑功能的影响。端粒缩短的小鼠表现出认知衰退和脂褐素沉积加重,伴随出现具有衰老相关分泌表型的衰老小胶质细胞和成熟受损的少突胶质细胞谱系细胞。利用端粒缩短的iPSC来源小胶质细胞,我们鉴定出DLK1是一种由衰老小胶质细胞分泌的新型衰老相关配体。在端粒缩短和生理性衰老小鼠的脑脊液中均检测到可溶性DLK1升高,且这种升高在小胶质细胞耗竭后被消除,证实其小胶质细胞来源。在功能上,AAV介导的sDLK1在小鼠脑中的表达诱导了低
【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、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=GSE315101
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 10 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
衰老是阿尔茨海默病和帕金森病等神经退行性疾病的主要风险因素。在此,我们研究了端粒缩短——衰老的一项生理标志——对脑功能的影响。端粒缩短小鼠表现出认知功能下降和脂褐素沉积加重,并伴随出现具有衰老相关分泌表型的衰老小胶质细胞以及成熟受损的少突胶质细胞谱系细胞。利用端粒缩短的iPSC来源小胶质细胞,我们鉴定出DLK1是一种由衰老小胶质细胞分泌的新型衰老相关配体。在端粒缩短小鼠和生理性衰老小鼠的脑脊液中均检测到可溶性DLK1升高,而小胶质细胞清除可消除这一升高,证实其来源于小胶质细胞。在功能上,AAV介导的sDLK1在小鼠脑内表达可诱导髓鞘形成不足,并在体内破坏少突胶质细胞分化。在人iPSC来源系统中,sDLK1损害晚期少突胶质细胞成熟并破坏神经元钙信号传导。
综合这些发现,复制性小胶质细胞衰老被确立为端粒缩短的一种病理特征,并且sDLK1被鉴定为一个关键效应因子,将衰老的小胶质细胞与脑老化过程中少突胶质细胞功能障碍及神经元调节异常联系起来。
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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