APOE3与APOE4人源星形胶质细胞嵌合小鼠模型中的阿尔茨海默病病理与微胶质反应

该数据集来自NCBI GEO(GSE335500),包含将同基因型APOE3或APOE4人诱导多能干细胞来源的星形胶质祖细胞移植到新生阿尔茨海默病小鼠后形成的嵌合模型的高通量测序表达谱数据

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基因组分类GPL2424710090
GSE335500: APOE3 and APOE4 human astrocytes differentially modulate Alzheimer's disease pathology and microglial responses in chimeric mice

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

APOE3与APOE4人源星形胶质细胞嵌合小鼠模型中的阿尔茨海默病病理与微胶质反应

APOE3 and APOE4 human astrocytes differentially modulate Alzheimer's disease pathology and microglial responses in chimeric mice

该数据集来自NCBI GEO(GSE335500),包含将同基因型APOE3或APOE4人诱导多能干细胞来源的星形胶质祖细胞移植到新生阿尔茨海默病小鼠后形成的嵌合模型的高通量测序表达谱数据。供体细胞分化为整合入皮层的人源星形胶质细胞,呈现类似中间层星形胶质细胞的形态。数据覆盖APOE3与APOE4星形胶质细胞在Aβ斑块关联、Aβ负荷、Tau病理、神经突营养不良及微胶质反应等方面的差异,可用于研究不同APOE变体星形胶质细胞对阿尔茨海默病病理的调控作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):星形胶质细胞和APOE与阿尔茨海默病(AD)密切相关,但携带不同APOE变体的星形胶质细胞对AD标志性特征的影响仍不完全清楚。在此,我们通过将同基因型APOE3或APOE4人诱导多能干细胞来源的星形胶质祖细胞移植到新生AD小鼠中,构建了AD嵌合模型。供体细胞分化为整合入皮层的人源星形胶质细胞,并呈现与中间层样星形胶质细胞一致的形态。APOE3和APOE4星形胶质细胞在APOE表达上存在差异,且与Aβ斑块的关联方式不同。值得注意的是,APOE3星形胶质细胞与Aβ负荷、Tau病理和神经突营养不良的减轻相关,而APOE4星形胶质细胞则加剧这些过程。它们还诱导不同的微胶质反应:APOE4星形胶质细胞增强Aβ斑块周围的微胶质聚集,并促进一种疾病

【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=GSE335500

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 08 202,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

星形胶质细胞与APOE与阿尔茨海默病(AD)密切相关,但携带不同APOE变体的星形胶质细胞对AD标志性病理特征的影响仍未被完全理解。在此,我们通过将同基因型APOE3或APOE4人诱导多能干细胞来源的星形胶质祖细胞移植到新生AD小鼠中,构建了一种AD嵌合模型。供体细胞分化为整合入皮层的人星形胶质细胞,并呈现出与层间样星形胶质细胞一致的形态。APOE3与APOE4星形胶质细胞在APOE表达上存在差异,且与Aβ斑块的关联方式不同。值得注意的是,APOE3星形胶质细胞与Aβ负荷、Tau病理及神经突营养不良的减轻相关,而APOE4星形胶质细胞则加剧这些过程。它们还诱导了不同的小胶质细胞反应:APOE4星形胶质细胞增强小胶质细胞在Aβ斑块周围的聚集,并促进疾病相关小胶质细胞样状态,而APOE3星形胶质细胞则减少聚集并支持更趋于稳态的表型。这些发现凸显了人星形胶质细胞及APOE依赖性星形胶质细胞功能在调节AD相关病理中的作用。

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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