人iPSC来源神经元-星形胶质细胞-小胶质细胞三培养中小胶质细胞动态与铁死亡诱导

该数据集来自NCBI GEO,包含人iPSC来源神经元-星形胶质细胞-小胶质细胞三培养体系中小胶质细胞动态与铁死亡诱导的研究数据

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基因组分类GPL246769606
GSE325931: Microglial dynamics and ferroptosis induction in human iPSC-derived neuron-astrocyte-microglia tri-cultures

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

人iPSC来源神经元-星形胶质细胞-小胶质细胞三培养中小胶质细胞动态与铁死亡诱导

Microglial dynamics and ferroptosis induction in human iPSC-derived neuron-astrocyte-microglia tri-cultures

该数据集来自NCBI GEO,包含人iPSC来源神经元-星形胶质细胞-小胶质细胞三培养体系中小胶质细胞动态与铁死亡诱导的研究数据。数据覆盖单培养、共培养和三培养条件下小胶质细胞基因表达谱的比较,以及补体C3在培养基中的检测。通过单细胞RNA测序分析小胶质细胞的转录状态和细胞间相互作用,可用于研究神经-胶质细胞交互、阿尔茨海默病相关铁负载小胶质细胞功能变化及铁死亡机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):由人诱导多能干细胞(iPSCs)衍生的神经元-星形胶质细胞-小胶质细胞三培养体系中小胶质细胞活动的动态呈现复杂的相互作用,为深入了解神经元-胶质细胞相互作用提供了机会。铁负载小胶质细胞与功能变化相关,是阿尔茨海默病(AD)的关键病理特征。本研究表征了三培养体系中小胶质细胞的细胞间串扰和转录状态。当小胶质细胞与神经元共培养时,可在培养基中检测到补体C3,而在共培养体系中加入星形胶质细胞导致C3量增加,表明该模型系统可评估胶质相互作用的影响。我们全面比较了单培养、共培养和三培养设置中小胶质细胞的基因表达谱。单细胞RNA测序(scRNA-seq)揭示

【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:GPL24676、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=GSE325931

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 02 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

源自人诱导多能干细胞(iPSCs)的神经元-星形胶质细胞-小胶质细胞三元培养体系中,小胶质细胞活动的动态变化呈现出复杂的相互作用,为深入理解神经元-胶质细胞相互作用提供了新的视角。富含铁的小胶质细胞与功能改变相关,是阿尔茨海默病(AD)的关键病理特征之一。本研究表征了三元培养体系中小胶质细胞的细胞间通讯及转录状态。当小胶质细胞与神经元共培养时,可在培养基中检测到补体C3;而在共培养体系中加入星形胶质细胞后,C3含量进一步增加,表明该模型系统可用于评估胶质细胞相互作用的影响。我们全面比较了单一培养、共培养和三元培养条件下小胶质细胞的基因表达谱。单细胞RNA测序(scRNA-seq)揭示,在三元培养体系中,小胶质细胞呈现多种状态,其基因表达变化与内吞作用及神经元相关功能有关,提示小胶质细胞的行为受到神经元和星形胶质细胞存在的深刻影响。

我们在三重培养体系中评估了小胶质细胞对铁过载联合铁死亡诱导剂 RSL3(一种 GPX4 抑制剂)的反应。小胶质细胞死亡伴随铁蛋白重链表达,提示小胶质细胞铁死亡。scRNA-seq 分析突显了与铁死亡、应激反应和自噬相关通路的变化,表明铁扰动后小胶质细胞谱发生了显著改变。这些发现强调了使用三重培养作为模型以捕捉体内发生的某些程度复杂细胞相互作用的必要性。这些结果为建立用于神经退行性疾病(包括 AD)治疗开发的体外模型提供了关键见解。

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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