GSE333329:AETA肽参与阿尔茨海默病突触功能障碍特征

该数据集来自NCBI GEO,包含一个高通量测序表达谱文件,聚焦AETA肽在阿尔茨海默病突触功能障碍中的作用。源站描述涉及人海马和前额叶皮层死后组织分析以及AETA-m小鼠模型,可用于探索AETA肽作为AD突触病理介导因子的表达特征与性别差异(来源 NCBI)

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基因组分类GPL1905710090
GSE333329: AETA peptide contributes to Alzheimer’s disease signature of synapse dysfunction

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

GSE333329:AETA肽参与阿尔茨海默病突触功能障碍特征

AETA peptide contributes to Alzheimer’s disease signature of synapse dysfunction

该数据集来自NCBI GEO,包含一个高通量测序表达谱文件,聚焦AETA肽在阿尔茨海默病突触功能障碍中的作用。源站描述涉及人海马和前额叶皮层死后组织分析以及AETA-m小鼠模型,可用于探索AETA肽作为AD突触病理介导因子的表达特征与性别差异(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 26 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):阿尔茨海默病(AD)是痴呆症的主要病因,其特征是早期突触功能障碍,且早于明显的认知衰退。尽管淀粉样蛋白-β和Tau仍是AD发病机制的核心,但突触减弱的分子触发因素仍不清楚。在此,我们研究了AETA——一种源自淀粉样前体蛋白(APP)的新型脑分泌肽——作为AD中突触功能障碍的潜在介导因子。我们此前已鉴定AETA是健康大脑中NMDA受体活性的独特调节因子;然而,其在AD病因学中的作用尚待探索。对人海马和前额叶皮层组织的死后分析显示,AD患者中AETA水平显著升高,尤其是女性。为进一步探究AETA对AD突触病理的贡献,我们分析了一种新的小鼠模型——AETA-m小鼠,该模型表现出脑内AETA表达长期增加

【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:GPL19057、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=GSE333329

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 10 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE333329

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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

阿尔茨海默病(AD)是痴呆症的主要病因,其特征是突触功能障碍出现较早,并先于明显的认知衰退。尽管淀粉样蛋白-β和Tau蛋白仍是AD发病机制的核心,但突触减弱的分子触发因素仍不清楚。在此,我们研究了AETA——一种源自淀粉样前体蛋白(APP)的新型脑分泌肽——作为AD突触功能障碍潜在介质的可能性。我们此前已发现AETA是健康大脑中NMDA受体活性的一种独特调节因子;然而,其在AD病因学中的作用尚待探索。对人海马和前额叶皮层组织的死后分析显示,AD患者中AETA水平显著升高,尤其是女性。为进一步探究AETA对AD突触病理的贡献,我们分析了一种新的小鼠模型——AETA-m小鼠,该模型表现出脑内AETA表达的长期升高。雌性AETA-m小鼠的海马显示星形胶质细胞和小胶质细胞数量增加,但无明显神经炎症。

雌性AETA-m小鼠海马的RNA测序显示,突触基因表达的改变与在易受损的人AD脑区(尤其是海马)所观察到的变化密切平行。这两种表型在雄性中均不存在。在功能上,AETA-m小鼠的海马神经元表现出NMDA受体信号受损、树突棘丢失和记忆缺陷,尤其在雌性中更为明显,这与早期AD相关的突触功能障碍相呼应。总之,这些发现表明AETA是AD中突触易损性及相关记忆处理的一个新的关键contributor,尤其在雌性中。因此,靶向AETA信号可能为预防或减轻AD中的突触和认知衰退提供新的治疗途径。

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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