tau蛋白病人尸检脑组织质谱蛋白质组学数据集

该数据集来自 NCBI,包含 1 个文件,为 tau 蛋白病(包括皮质基底节变性、进行性核上性麻痹和阿尔茨海默病)患者尸检脑组织的质谱蛋白质组学表达谱数据

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基因组分类GPL301739606
GSE317746: Mass spectrometry-based proteomic profiling of human postmortem brain tissues in tauopathies, including corticobasal degeneration, progressive supranuclear palsy, and Alzheimer’s disease

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

tau蛋白病人尸检脑组织质谱蛋白质组学数据集

Mass spectrometry-based proteomic profiling of human postmortem brain tissues in tauopathies, including corticobasal degeneration, progressive supranuclear palsy, and Alzheimer’s disease

该数据集来自 NCBI,包含 1 个文件,为 tau 蛋白病(包括皮质基底节变性、进行性核上性麻痹和阿尔茨海默病)患者尸检脑组织的质谱蛋白质组学表达谱数据。数据基于高通量测序表达谱分析平台,物种为人(9606),可用于研究 tau 蛋白病的分子机制及不同 tau 蛋白病之间的蛋白质表达差异(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:tau蛋白病的分子机制尚不清楚,其特征是由 MAPT 编码的异常 tau 蛋白在细胞内积累。

【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:GPL30173、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=GSE317746

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 16 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE317746

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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

背景:以MAPT编码的异常tau在细胞内蓄积为特征的tau蛋白病的分子机制仍知之甚少。目的:采用质谱法鉴定与原发性tau蛋白病——皮质基底节变性(CBD)和进行性核上性麻痹(PSP)——以及继发性tau蛋白病阿尔茨海默病(AD)相关的蛋白质。方法:从AD(n = 4)、CBD(n = 4)、PSP(n = 4)患者及其各自对照(n = 4)的死后人脑组织中制备总匀浆,并进行质谱分析。比较四组间的蛋白质水平,随后对显示统计学显著差异的蛋白质进行功能富集和蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)分析。对于显示显著差异的一部分蛋白质,进行免疫组织化学以确定其在脑内的分布。此外,分析单核RNA测序数据,以在RNA水平上以细胞类型特异性方式评估四组中相应基因的表达。

结果:在四组比较中,分别有859、114、6和1个蛋白质的P值<0.05、<0.01、<0.005和<0.001。我们随后重点关注P值<0.005的6个蛋白质(AK3、ATP5PD、COX7C、PPA1、PREP和UQCRC1),并进行了功能富集和PPI分析。这些分析显示,所鉴定的tau蛋白病相关蛋白质主要参与线粒体功能。讨论:年龄相关的线粒体功能障碍可能影响tau蛋白病的发病和进展。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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