8月龄雄性与雌性hAβ-KI小鼠骨骼肌抗疲劳差异研究

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件,主题为8月龄雄性与雌性hAβ-KI小鼠骨骼肌抗疲劳的差异表现。数据采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL34290

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基因组分类GPL3429010090
GSE343951: Skeletal muscle fatigue resistance is differentially affected in 8-month-old male and female hAβ-KI 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

8月龄雄性与雌性hAβ-KI小鼠骨骼肌抗疲劳差异研究

Skeletal muscle fatigue resistance is differentially affected in 8-month-old male and female hAβ-KI mice.

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件,主题为8月龄雄性与雌性hAβ-KI小鼠骨骼肌抗疲劳的差异表现。数据采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL34290。可用于研究散发性阿尔茨海默病模型中骨骼肌形态与功能随年龄的变化,以及性别因素对肌肉疲劳抵抗的影响,为探索AD早期系统性改变提供数据基础(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):约95%的阿尔茨海默病(AD)诊断属于散发性发病,出现在65岁之后,由不可改变和可改变的因素共同作用引起。这凸显了识别可能促进疾病发展的早期系统性变化的潜力。其中一个因素可能是骨骼肌萎缩,它已被认为与认知衰退相关,尽管骨骼肌与大脑之间的确切关系尚不清楚。此外,肌肉萎缩是在AD发病之前还是之后开始仍不明确。人源化淀粉样蛋白β敲入小鼠(hAβ-KI)表现出年龄相关的认知衰退、不溶性Aβ积累、炎症和小胶质细胞激活,使其成为散发性AD的有用模型。然而,随衰老发生的骨骼肌变化的特征尚未被研究。在此,我们评估了骨骼肌的形态和功能

【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:GPL34290、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=GSE343951

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 21 202,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=GSE343951

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

约95%的阿尔茨海默病(AD)诊断属于散发性发病,在65岁之后出现,由不可改变和可改变的因素共同作用所致。这凸显了识别可能促进疾病发展的早期全身性变化的潜力。其中一个因素可能是骨骼肌萎缩,其与认知功能下降相关,尽管骨骼肌与大脑之间的确切关系尚不清楚。此外,肌肉萎缩是在AD发病之前还是之后开始,目前仍不明确。人源化淀粉样蛋白β敲入小鼠(hAβ-KI)表现出与年龄相关的认知功能下降、不溶性Aβ积累、炎症及小胶质细胞激活,使其成为散发性AD的有用模型。然而,随衰老发生的骨骼肌变化的特征尚未得到研究。在此,我们通过评估全身瘦体重百分比、趾长伸肌(EDL)和比目鱼肌的离体肌肉收缩,以及雄性和雌性小鼠的纤维类型分析,评估hAβ-KI小鼠在8月龄和15月龄时、即认知功能下降发生前后的骨骼肌形态与功能。

所有小鼠的全身瘦体重随时间下降;然而,仅雄性hAβ-KI小鼠在研究期间体重和瘦体重出现显著变化。在8月龄时,雄性hAβ-KI小鼠离体EDL的疲劳速度快于WT小鼠,但在15月龄时无差异,两个年龄段的纤维类型组成也无差异。另一方面,8月龄hAβ-KI雌性小鼠的离体EDL和比目鱼肌疲劳速度慢于WT小鼠,15月龄时无差异,两个年龄段的纤维类型组成亦无差异。这项初步表征工作表明,在散发性AD的hAβ-KI小鼠模型中,认知衰退之前离体肌肉疲劳存在性别依赖性差异。

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。

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