DNA损伤驱动神经元中独特的、与阿尔茨海默病相关的衰老状态

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE329677

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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

阿尔茨海默病（AD）与细胞衰老的经典驱动因素具有共同的分子特征。衰老细胞也已被证明会随着年龄增长在大脑中积累，然而将AD病理与大脑中衰老细胞积累联系起来的机制仍不清楚。在此，我们证明患者来源的直接诱导神经元（iNs）中的DNA损伤驱动了一种与AD相关的衰老样细胞状态。DNA损伤诱导的衰老iNs与人类AD神经元在转录水平上表现出显著一致性，加权基因共表达网络分析（WGCNA）揭示了与神经元衰老样状态相关的候选调控因子。将iNs与原始患者成纤维细胞进行直接比较，揭示了DNA损伤后惊人的细胞类型特异性衰老特征。iNs呈现出以衰老相关分泌表型（SASP）和预测的NF-κꞴ1激活为特征的p21相关衰老样状态。相比之下，成纤维细胞则形成缺乏SASP表型的p16相关衰老状态，并显示NF-κꞴ1的预测性抑制。

对DNA损伤的早期反应进一步揭示了不同的DNA损伤反应（DDR），与成纤维细胞相比，神经元表现出更高水平的损伤病灶积累。综上所述，这些发现表明DNA损伤驱动了一种独特的类衰老神经元状态，该状态模拟了阿尔茨海默病（AD）的分子特征，同时也揭示了类衰老表型和DDR在细胞类型特异性方面的根本差异。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。