人脑皮质类器官单核RNA测序:淀粉样蛋白β纤维及J8单域抗体调控

该数据集来自NCBI GEO,采用单核RNA测序(snRNA-seq)分析人皮质脑类器官在阿尔茨海默病模型中的转录变化。类器官由人诱导多能干细胞(iPSCs)衍生,分别接受淀粉样蛋白β纤维处理、纤维联合J8单域抗体共处理,并设未处理对照,共三种实验条件

geo
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基因组分类GPL185739606
GSE325804: Single-nucleus RNA sequencing of human cortical brain organoids profiles transcriptional responses to amyloid-beta fibrils and their modulation by the J8 single-domain antibody in an Alzheimer's disease model

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

人脑皮质类器官单核RNA测序:淀粉样蛋白β纤维及J8单域抗体调控

Single-nucleus RNA sequencing of human cortical brain organoids profiles transcriptional responses to amyloid-beta fibrils and their modulation by the J8 single-domain antibody in an Alzheimer's disease model

该数据集来自NCBI GEO,采用单核RNA测序(snRNA-seq)分析人皮质脑类器官在阿尔茨海默病模型中的转录变化。类器官由人诱导多能干细胞(iPSCs)衍生,分别接受淀粉样蛋白β纤维处理、纤维联合J8单域抗体共处理,并设未处理对照,共三种实验条件。数据提供细胞类型分辨的淀粉样蛋白β病理响应视图,并考察J8共处理的潜在调控效应,可用于研究阿尔茨海默病相关转录组变化及抗体干预机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 24 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们进行了单核RNA测序(snRNA-seq),以研究模拟阿尔茨海默病的人皮质脑类器官中的转录变化。源自人诱导多能干细胞(iPSCs)的类器官暴露于淀粉样蛋白β纤维以诱导疾病相关病理,并联合或不联合J8单域抗体共处理。分析了三种实验条件:未处理对照、淀粉样蛋白β纤维处理(Fibrils)以及纤维加J8处理(FibJ8)。该数据集提供了对淀粉样蛋白β病理响应的细胞类型分辨视图,并考察了J8共处理的潜在调控效应。

【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:GPL18573、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=GSE325804

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 30 202,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

我们采用单核RNA测序(snRNA-seq)技术,探究了模拟阿尔茨海默病的人脑皮质类器官中的转录变化。源自人诱导多能干细胞(iPSCs)的类器官暴露于淀粉样蛋白-β纤维中,以诱导与疾病相关的病理变化,并设置是否共处理J8单域抗体的对照。分析了三种实验条件:未处理对照组、淀粉样蛋白-β纤维处理组(Fibrils)及纤维加J8处理组(FibJ8)。此数据集提供了对淀粉样蛋白-β病理反应的细胞类型解析视角,并考察了J8共处理可能的调节效应。

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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