KAT7表观遗传调控小胶质细胞线粒体免疫驱动阿尔茨海默病发病机制的Cut & Tag数据

该数据集来自NCBI GEO,标题为KAT7通过表观遗传调控小胶质细胞线粒体免疫驱动阿尔茨海默病发病机制的Cut & Tag数据

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GSE327608: Epigenetic control of microglial mitochondrial immunity by KAT7 drives Alzheimer’s disease pathogenesis [Cut &  Tag]

基本信息

模态
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关键点标注
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

KAT7表观遗传调控小胶质细胞线粒体免疫驱动阿尔茨海默病发病机制的Cut & Tag数据

Epigenetic control of microglial mitochondrial immunity by KAT7 drives Alzheimer’s disease pathogenesis [Cut & Tag]

该数据集来自NCBI GEO,标题为KAT7通过表观遗传调控小胶质细胞线粒体免疫驱动阿尔茨海默病发病机制的Cut & Tag数据。数据包含1个文件,为GSE327608_series_matrix.txt.gz,属于基因组结合/占据谱高通量测序类型,物种为小鼠(10090),平台为GPL24247。数据可用于研究KAT7及H3K14ac在阿尔茨海默病小胶质细胞中的染色质结合特征,探索其与Cmpk2转录及mtDNA免疫信号的关系(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):线粒体DNA(mtDNA)驱动的先天免疫信号在阿尔茨海默病(AD)等神经系统疾病中维持慢性神经炎症,然而该通路在小胶质细胞中如何被调控仍知之甚少。在此,我们鉴定出组蛋白乙酰转移酶KAT7(HBO1)作为连接染色质重塑与线粒体免疫激活的核心表观遗传调控因子。KAT7及其组蛋白标记H3K14ac在5×FAD小鼠和人类AD脑的小胶质细胞中升高。整合转录组和表观基因组分析揭示,KAT7激活Cmpk2的转录,Cmpk2是一种对mtDNA合成至关重要的线粒体激酶。KAT7缺失降低Cmpk2表达,损害mtDNA复制和释放,并因此抑制cGAS-STING和NLRP3信号传导。重要的是,小胶质细胞特异性缺失和药理学抑制KAT7均减轻胞质mtDNA诱导的神经

【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:GPL24247、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=GSE327608

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 15 202,引用时请注意版本时效。

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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

线粒体DNA(mtDNA)驱动的先天免疫信号传导维持着阿尔茨海默病(AD)等神经系统疾病中的慢性神经炎症,然而该通路在小胶质细胞中如何被调控仍知之甚少。在此,我们鉴定出组蛋白乙酰转移酶KAT7(HBO1)作为连接染色质重塑与线粒体免疫激活的核心表观遗传调控因子。KAT7及其组蛋白标记H3K14ac在5×FAD小鼠和人类AD脑组织的小胶质细胞中升高。整合转录组与表观基因组分析揭示,KAT7激活Cmpk2的转录,后者是mtDNA合成所必需的线粒体激酶。KAT7缺失降低Cmpk2表达,损害mtDNA复制与释放,进而抑制cGAS-STING和NLRP3信号传导。重要的是,小胶质细胞特异性敲除和药理学抑制KAT7均能减轻胞质mtDNA诱导的神经炎症,减少淀粉样蛋白β负荷,恢复突触可塑性,并改善5×FAD小鼠的认知功能。总之,这些发现揭示了一条维持小胶质细胞致病性的表观遗传-线粒体轴,并确立KAT7作为AD的有前景的治疗靶点。

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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