GSE346759:鼻内青蒿琥酯经GHRH/PI3K/Akt通路改善APP/PS1小鼠海马LFP异常与细胞凋亡

研究聚焦阿尔茨海默病模型APP/PS1小鼠,考察鼻内青蒿琥酯对海马局部场电位异常及细胞凋亡的改善作用,并涉及GHRH/PI3K/Akt信号机制

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GSE346759: Intranasal Artesunate Ameliorates Hippocampal LFP Abnormalities and Cellular Apoptosis in APP/PS1 Mice via a Mechanism Involving GHRH/PI3K/Akt Signaling

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE346759:鼻内青蒿琥酯经GHRH/PI3K/Akt通路改善APP/PS1小鼠海马LFP异常与细胞凋亡

Intranasal Artesunate Ameliorates Hippocampal LFP Abnormalities and Cellular Apoptosis in APP/PS1 Mice via a Mechanism Involving GHRH/PI3K/Akt Signaling

该数据集来自ncbi.nlm.nih.gov,包含1个文件GSE346759_series_matrix.txt.gz,主题为高通量测序表达谱,物种为小鼠(10090),平台为GPL11002。研究聚焦阿尔茨海默病模型APP/PS1小鼠,考察鼻内青蒿琥酯对海马局部场电位异常及细胞凋亡的改善作用,并涉及GHRH/PI3K/Akt信号机制。数据可用于分析该干预下的基因表达变化,支撑神经保护机制与电生理表型关联的探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):阿尔茨海默病(AD)以神经元损伤和脑电图(EEG)活动异常为特征。青蒿琥酯(ART)具有神经保护特性,但其对局部场电位(LFPs)的具体影响及潜在分子机制尚不清楚。本研究探讨了ART在AD模型中的治疗作用及机制。对自由活动的APP/PS1小鼠进行在体电生理记录显示,ART通过重新平衡LFP功率谱分布减轻了“EEG减慢”表型。此外,ART调节了theta-gamma相位-幅值耦合(PAC),并改善了尖波涟漪(SWRs)的特定生理特性。同时,形态学和超微结构分析表明,ART减轻了神经元凋亡,并缓解了髓鞘、突触和线粒体的病理改变。

【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:GPL11002、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=GSE346759

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 15 202,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

阿尔茨海默病(AD)以神经元损伤和脑电图(EEG)活动异常为特征。尽管青蒿琥酯(ART)具有神经保护特性,但其对局部场电位(LFPs)的具体影响及潜在分子机制尚不清楚。本研究探讨了ART在AD模型中的治疗作用及机制。在自由活动的APP/PS1小鼠体内电生理记录显示,ART通过重新平衡LFP功率谱分布减轻了“EEG减慢”表型。此外,ART调节了theta-gamma相位-幅值耦合(PAC),并改善了尖波涟漪(SWRs)的特定生理特性。同时,形态学和超微结构分析表明,ART减轻了神经元凋亡,并缓解了海马髓鞘、突触和线粒体的病理改变。在机制上,转录组分析确定生长激素释放激素(GHRH)是ART干预的主要靶点。在Aβ1-42处理的HT22细胞中,ART改善了细胞活力。

药理学抑制实验表明,ART的抗凋亡作用是通过GHRH-PI3K-Akt信号轴介导的。该通路的激活诱导了GSK-3β的抑制性磷酸化,并促进NF-κB p65的核转位以上调Bcl-2表达,这些作用共同抑制了caspase级联反应。综上所述,这些发现表明ART通过GHRH-PI3K-Akt信号轴改善AD模型中的异常EEG活动和神经元损伤,为其在AD中的治疗应用提供了机制基础。

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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