Tg2576阿尔茨海默小鼠经GRK2活性调节剂治疗后的全转录组微阵列基因表达谱

该数据集来自NCBI,为Tg2576阿尔茨海默病模型小鼠经GRK2活性调节剂CPD10治疗后的全转录组微阵列基因表达谱。研究比较18月龄Tg2576小鼠治疗组与未治疗对照组的前额叶皮层样本,治疗组经饮水给予CPD10(8 mg/kg/d)6个月,对照组饮用自来水

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL126110090
GSE317145: Whole transcriptome microarray gene expression profiling of Tg2576 Alzheimer mice upon treatment with a GRK2 activity modulator

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

Tg2576阿尔茨海默小鼠经GRK2活性调节剂治疗后的全转录组微阵列基因表达谱

Whole transcriptome microarray gene expression profiling of Tg2576 Alzheimer mice upon treatment with a GRK2 activity modulator

该数据集来自NCBI,为Tg2576阿尔茨海默病模型小鼠经GRK2活性调节剂CPD10治疗后的全转录组微阵列基因表达谱。研究比较18月龄Tg2576小鼠治疗组与未治疗对照组的前额叶皮层样本,治疗组经饮水给予CPD10(8 mg/kg/d)6个月,对照组饮用自来水。数据可用于识别治疗改变的转录本,支持阿尔茨海默病相关转录变化及药物干预效果的分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):随着全球社会老龄化加剧,阿尔茨海默病(AD)的患病率在世界范围内不断上升。本研究旨在识别18月龄Tg2576小鼠前额叶皮层标本中与AD相关的转录变化,该小鼠被用作AD的实验模型。本研究分析了两组18月龄Tg2576 AD小鼠的前额叶皮层标本。第一组用GRK2活性调节剂CPD10 [1-(1,3-Benzodioxol-5-yl)-4-(cyclopropanecarbonyl)-3-hydroxy-2-phenyl-2H-pyrrol-5-one] 通过饮水治疗6个月(8 mg/kg/d),未治疗的18月龄Tg2576小鼠对照组接受自来水。全转录组微阵列基因表达分析识别了经GRK2活性调节剂治疗而改变的转录本。

【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:Expression profiling by array、GPL1261、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=GSE317145

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 12 202,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

随着全球社会老龄化加剧,阿尔茨海默病(AD)的患病率在全球范围内呈上升趋势。本研究旨在识别18月龄Tg2576小鼠额叶皮层标本中与AD相关的转录本变化,该小鼠被用作AD的实验模型。本研究分析了两组18月龄Tg2576 AD小鼠的额叶皮层标本。第一组通过饮水给予GRK2活性调节剂CPD10 [1-(1,3-苯并二氧杂环戊烯-5-基)-4-(环丙烷羰基)-3-羟基-2-苯基-2H-吡咯-5-酮](8 mg/kg/d)治疗6个月,未治疗的18月龄Tg2576小鼠对照组则给予自来水。全转录组微阵列基因表达分析识别了受GRK2活性调节剂治疗影响的转录本。

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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