蓝斑黑色素皮质素通路基因细胞特征snRNA-seq数据集
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE327442,聚焦人蓝斑(LC)中黑色素皮质素通路基因的细胞特征,采用单核RNA测序(snRNA-seq)技术,并涉及空间转录组(Visium)和小鼠HiPlex RNAscope验证
![GSE327442: Cellular Signatures of Melanocortin Pathway Genes Across the Locus Coeruleus [snRNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/146789.jpg)
基本信息
资源简介
蓝斑黑色素皮质素通路基因细胞特征snRNA-seq数据集
Cellular Signatures of Melanocortin Pathway Genes Across the Locus Coeruleus [snRNA-seq]
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE327442,聚焦人蓝斑(LC)中黑色素皮质素通路基因的细胞特征,采用单核RNA测序(snRNA-seq)技术,并涉及空间转录组(Visium)和小鼠HiPlex RNAscope验证。数据包含1个文件(GSE327442_series_matrix.txt.gz),主题标签为Expression profiling by high throughput sequencing,物种为人类(9606),平台GPL24676。该数据可用于研究蓝斑神经元中能量稳态相关基因(如MRAP2)的表达模式及其与阿尔茨海默病关联基因的共表达关系,为理解肥胖与AD的流行病学关联提供细胞层面线索(来源 NCBI。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 08 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):肥胖与阿尔茨海默病(AD)在流行病学上相关。蓝斑(LC)——大脑去甲肾上腺素的主要且最重要的来源——是AD中最早发生神经退行的部位之一。LC通过与前下丘脑的连接参与摄食行为。LC的细胞组成已在单细胞分辨率上得到表征。然而,与能量稳态相关的基因——例如黑色素皮质素通路基因——在LC中的组成性细胞特征尚不清楚。我们在人LC中进行了单核RNA测序和空间转录组学(Visium),并在小鼠LC中进行了HiPlex RNAscope。黑色素皮质素通路基因MRAP2在LC中大多数DBH神经元中表达。Mrap2也与AD相关基因如App、Psen1、Psen2和Sorl1共表达。在Dbh神经元中超过20%的
【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=GSE327442
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 14 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
肥胖与阿尔茨海默病(AD)在流行病学上存在关联。蓝斑(LC)——大脑中去甲肾上腺素的主要且最重要的来源——是AD中最早发生神经退行的部位之一。LC通过与下丘脑的连接参与摄食行为。LC的细胞组成已在单细胞分辨率上得到表征。然而,与能量稳态相关的基因——如黑素皮质素通路基因——在LC中的组成性细胞特征尚不清楚。我们在人LC中进行了单核RNA测序和空间转录组学(Visium),并在小鼠LC中进行了HiPlex RNAscope。黑素皮质素通路基因MRAP2在整个LC的大多数DBH神经元中表达。Mrap2还与AD相关基因如App、Psen1、Psen2和Sorl1共表达。LC中超过20%的Dbh神经元对Mrap2、App、Psen1和Psen2呈阳性。Mrap2在中枢神经系统中表达,并调节黑素皮质素受体家族全部五种G蛋白偶联受体(GPCRs)的转运和信号传导:Mc1r、Mc2r、Mc3r、Mc4r和Mc5r。
在小鼠中,在黑色素皮质素受体中,Mc5r与Mrap2的共表达最高,占Mrap2阳性细胞的17.9%,其次是Mc2r,占Mrap2阳性细胞的10.9%。Mc1r、Mc3r和Mc4r与Mrap2的共表达非常有限。我们的研究揭示,许多Mrap2阳性细胞不表达任何黑色素皮质素受体基因,这值得未来研究LC中MRAP2下游与代谢相关的GPCR。总之,我们的研究表征了人类和小鼠LC中的黑色素皮质素分子底物,并强调MRAP2是能量稳态通路与神经退行性变通路之间的潜在联系。
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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