星形胶质细胞来源细胞外囊泡miRNA作为脂毒性诱导神经元AD样变化的介质

研究聚焦脂毒性条件下星形胶质细胞来源细胞外囊泡(ADEVs)的miRNA货物,分析暴露于脂毒性和正常条件星形胶质细胞条件培养基的神经元模型的miRNA表达谱,并开展生物信息学分析评估ADEV相关miRNA的富集

geo
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基因组预测GPL246769606
GSE337472: Astrocyte-derived extracellular vesicle miRNA cargo as a mediator of lipotoxicity-induced AD-like changes in neurons

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

星形胶质细胞来源细胞外囊泡miRNA作为脂毒性诱导神经元AD样变化的介质

Astrocyte-derived extracellular vesicle miRNA cargo as a mediator of lipotoxicity-induced AD-like changes in neurons

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE337472_series_matrix.txt.gz),主题为非编码RNA高通量测序分析,物种为人(9606),平台为GPL24676。研究聚焦脂毒性条件下星形胶质细胞来源细胞外囊泡(ADEVs)的miRNA货物,分析暴露于脂毒性和正常条件星形胶质细胞条件培养基的神经元模型的miRNA表达谱,并开展生物信息学分析评估ADEV相关miRNA的富集。数据可用于探索脂毒性诱导阿尔茨海默病样神经元变化的分子机制及ADEV miRNA作为介导因子的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):脂毒性是一种与代谢状况相关的细胞状态,而代谢状况被广泛认为是阿尔茨海默病(AD)的风险因素。在中枢神经系统细胞中,星形胶质细胞——对调节神经元微环境至关重要的胶质细胞——已被证明在脂毒性条件下促进神经元功能障碍。尽管星形胶质细胞来源的细胞外囊泡(ADEVs)介导细胞间通讯,但其在脂毒性下的作用仍未被探索。我们假设,在脂毒性下暴露于星形胶质细胞的神经元的细胞内miRNome表现出与AD功能障碍分子通路一致的ADEV相关miRNA表达改变。因此,我们分析了暴露于脂毒性和正常条件下星形胶质细胞条件培养基的神经元模型的miRNA表达谱。随后使用生物信息学分析评估ADEV-的富集。

【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:GPL24676、9606。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=GSE337472

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 17 202,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

脂毒性是一种与代谢状况相关的细胞状态,而代谢状况被广泛认为是阿尔茨海默病(AD)的风险因素。在中枢神经系统细胞中,星形胶质细胞——对调节神经元微环境至关重要的胶质细胞——已被证明在脂毒性条件下促进神经元功能障碍。尽管星形胶质细胞来源的细胞外囊泡(ADEVs)介导细胞间通讯,但其在脂毒性下的作用尚未被探索。我们假设,在脂毒性下暴露于星形胶质细胞的神经元的细胞内miRNome表现出与ADEV相关miRNA表达的改变,这些改变与AD中的功能障碍分子通路相一致。因此,我们分析了在脂毒性和正常条件下暴露于星形胶质细胞条件培养基的神经元模型的miRNA表达谱。随后使用生物信息学分析来评估ADEV相关miRNA在失调的神经元miRNome中的富集情况,并预测它们对AD相关通路的潜在影响。结果显示,ADEV相关miRNA在上调的神经元miRNome中显著过度呈现。

此外,网络分析显示,这些与ADEV相关的miRNA预计会强烈调控IGF1R、Rac1、IRS2和ADAM10等基因,展现出与非淀粉样生成途径及胰岛素信号沉默相符合的功能特征。因此,这些结果为一种模型提供了证据,即脂毒性增强了神经元对ADEV相关miRNA的内化作用,可能激活与阿尔茨海默病相关的病理途径。

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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