FAD5x小鼠皮层核糖体功能障碍与信号通路受损数据集

源站描述显示研究整合转录组、蛋白质组和脂质组多组学分析,发现皮层核糖体通路显著受影响,组织学与免疫组化显示β-淀粉样蛋白和tau病理增加并导致广泛皮层神经退行性变,RNAseq还揭示氧化RNA损伤增加

geo
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时间序列分类GPL3429010090
GSE316829: Unveiling Ribosomal Dysfunction and Impaired Signaling Pathways in the Cortical Region of FAD5x 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

FAD5x小鼠皮层核糖体功能障碍与信号通路受损数据集

Unveiling Ribosomal Dysfunction and Impaired Signaling Pathways in the Cortical Region of FAD5x Mice

该数据集来自NCBI GEO,标题为“Unveiling Ribosomal Dysfunction and Impaired Signaling Pathways in the Cortical Region of FAD5x Mice”,聚焦阿尔茨海默病转基因FAD5x小鼠皮层区域。源站描述显示研究整合转录组、蛋白质组和脂质组多组学分析,发现皮层核糖体通路显著受影响,组织学与免疫组化显示β-淀粉样蛋白和tau病理增加并导致广泛皮层神经退行性变,RNAseq还揭示氧化RNA损伤增加。数据可用于探索AD中核糖体功能障碍与氧化应激机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):阿尔茨海默病是全球范围内最重要的神经退行性疾病形式,表现为进行性痴呆和突触功能障碍。尽管β-淀粉样蛋白和过度磷酸化tau蛋白的积累是AD最常观察到的病理特征,但核糖体功能障碍和氧化应激的出现最近引起了关注。在本研究中,我们对AD转基因模型FAD5x小鼠的皮层区域进行了全面的多组学研究,包括转录组学、蛋白质组学和脂质组学分析。基因和蛋白表达分析表明核糖体通路在皮层中受到很大影响。组织学和免疫组化成像显示淀粉样β和tau病理增加,导致广泛的皮层神经退行性变。RNAseq分析揭示氧化RNA损伤增加,表明一种潜在机制

【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:GPL34290、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=GSE316829

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 14 202,引用时请注意版本时效。

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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

阿尔茨海默病是全球范围内最重要的神经退行性疾病形式,表现为进行性痴呆和突触功能障碍。尽管β-淀粉样蛋白的积聚和过度磷酸化tau蛋白是AD最常见的病理特征,但核糖体功能障碍和氧化应激的出现近来引起了关注。在本研究中,我们对FAD5x小鼠(一种AD转基因模型)的皮层区域进行了全面的多组学研究,包括转录组学、蛋白质组学和脂质组学分析。基因和蛋白质表达分析表明,皮层中核糖体通路受到较大影响。组织学和免疫组化成像显示淀粉样β和tau病理增加,导致广泛的皮层神经退行性变。RNAseq分析显示氧化性RNA损伤增加,提示核糖体应激的潜在机制。观察到RPL11、RPL6及其他大核糖体亚基蛋白表达升高,与蛋白质合成受损一致。这种失调可能促进AD中的神经退行性过程。

在大亚基核糖体蛋白中,RPL29在AD中基因表达水平下调,尽管其蛋白质表达呈现统计学上不显著的升高。转录组与蛋白质组的比较显示了翻译受损的证据,提示翻译控制失败。脂质组学分析揭示了AD中磷脂、鞘脂和脂质介质水平的改变,这与转录组和蛋白质组水平上神经炎症通路的改变密切相关。多组学整合表明,核糖体失调、氧化应激和蛋白质稳态受到影响,导致AD中的神经元损伤。根据这项研究,核糖体功能障碍在AD的病理生理学中发挥重要作用,并可作为治疗干预的潜在靶点。

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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