P301S雌性小鼠双氢睾酮补充经TR4-Trem2轴加剧Tau病变与微胶质增生

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE329321_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序对P301S雌性小鼠模型进行表达谱分析,研究双氢睾酮(DHT)补充对Tau病变和微胶质增生的影响

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时间序列分类GPL2424710090
GSE329321: Dihydrotestosterone Supplementation in P301S Female Mice Exacerbates Tauopathy and Microgliosis via the TR4-Trem2 axis

基本信息

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时间序列
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创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

P301S雌性小鼠双氢睾酮补充经TR4-Trem2轴加剧Tau病变与微胶质增生

Dihydrotestosterone Supplementation in P301S Female Mice Exacerbates Tauopathy and Microgliosis via the TR4-Trem2 axis

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE329321_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序对P301S雌性小鼠模型进行表达谱分析,研究双氢睾酮(DHT)补充对Tau病变和微胶质增生的影响。数据覆盖DHT处理下微胶质细胞促炎基因表达及疾病相关微胶质(DAM)表型变化,并涉及Trem2缺失与TR4介导机制。可用于探索雄激素在女性阿尔茨海默病病理中的作用及相关转录组特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):阿尔茨海默病(AD)对女性的影响不成比例,女性对Tau病理和神经炎症表现出更大的脆弱性。虽然雌激素和孕激素在此背景下已被广泛研究,但雄激素对女性AD病理生理的影响在很大程度上尚未被探索。在此,我们报告补充非芳香化雄激素双氢睾酮(DHT)会加剧女性tauopathy模型中的Tau病理,小胶质细胞是这一效应的主要驱动因素。DHT处理上调小胶质细胞中的促炎基因表达并促进疾病相关小胶质(DAM)表型。Trem2的基因缺失阻止了DHT驱动的神经炎症和Tau病理加剧。令人惊讶的是,经典雄激素受体(AR)信号传导对于这些DHT诱导的小胶质细胞效应并非必需。我们鉴定出一种孤儿核受体TR4作为介导

【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=GSE329321

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 05 202,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

阿尔茨海默病(AD)对女性的影响尤为显著,女性对Tau病理和神经炎症表现出更高的易感性。尽管雌激素和孕激素在这一背景下已被广泛研究,但雄激素对女性AD病理生理的影响在很大程度上尚未被探索。在此,我们报道补充非芳香化雄激素双氢睾酮(DHT)会加剧雌性tauopathy模型中的Tau病理,而小胶质细胞是这一效应的主要驱动因素。DHT处理上调小胶质细胞中促炎基因表达,并促进疾病相关小胶质细胞(DAM)表型。Trem2的基因敲除可阻止DHT驱动的神经炎症和Tau病理加剧。令人意外的是,经典雄激素受体(AR)信号通路对小胶质细胞中这些DHT诱导的效应并非必需。我们鉴定出一种孤儿核受体TR4,其通过转录调控小胶质细胞中的Trem2来介导DHT驱动的效应。此外,在Braak 6期女性AD患者的死后脑组织中,TR4蛋白水平升高,并与p-Tau水平相关。

总之,我们的研究结果揭示了小胶质细胞中一条非经典的DHT–TR4–Trem2信号轴,并将TR4定位为女性神经退行性变中此前未被认识的神经炎症调控因子,为AD中性别特异性易感性提供了机制性见解。该GEO记录对应我们激素处理范式所产生的海马体bulk RNA测序数据。

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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