新型BAC模型揭示TREM2-R47H在AD小鼠淀粉样病理重塑及斑块相关小胶质细胞反应中的功能缺陷
该数据集来自NCBI GEO,包含一个系列矩阵文件,对应一项基于新型BAC转基因小鼠模型的研究。研究在人类基因组背景下表达TREM2-R47H变异,以探究该变异对阿尔茨海默病小鼠模型中淀粉样病理重塑及斑块相关小胶质细胞反应的影响

基本信息
资源简介
新型BAC模型揭示TREM2-R47H在AD小鼠淀粉样病理重塑及斑块相关小胶质细胞反应中的功能缺陷
Novel BAC Model Reveals Functional Deficits of TREM2-R47H in Remodeling Amyloid Pathogenesis and Plaque-associated Microglial Reactivity in AD Mice
该数据集来自NCBI GEO,包含一个系列矩阵文件,对应一项基于新型BAC转基因小鼠模型的研究。研究在人类基因组背景下表达TREM2-R47H变异,以探究该变异对阿尔茨海默病小鼠模型中淀粉样病理重塑及斑块相关小胶质细胞反应的影响。数据采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠,可用于研究TREM2变异介导的小胶质细胞重编程与神经保护机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 25 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):髓样细胞触发受体2(TREM2)的罕见R47H变异会增加迟发性阿尔茨海默病(AD)的风险。TREM2在调节AD中的小胶质细胞反应中起关键作用,导致小胶质细胞在斑块周围聚集和激活。我们此前已表明,增加TREM2基因剂量在AD小鼠模型中发挥神经保护作用。然而,R47H变异对TREM2介导的小胶质细胞重编程和神经保护的体内效应仍知之甚少。在此,我们创建了一个在人类基因组背景下表达TREM2-R47H变异的细菌人工染色体(BAC)转基因小鼠模型(BAC-TREM2-R47H),类似于我们之前构建的BAC-TREM2模型。本研究中使用的BAC经过工程改造,删除了同一BAC上其他TREM样基因的关键外显子,以防止过表达多个T
【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:GPL17021、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=GSE348644
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 05 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
髓样细胞触发受体2(TREM2)的罕见R47H变异会增加晚发性阿尔茨海默病(AD)的发病风险。TREM2在调节AD中小胶质细胞反应方面发挥关键作用,导致小胶质细胞在斑块周围聚集和活化。我们此前已证明,增加TREM2基因剂量在AD小鼠模型中具有神经保护作用。然而,R47H变异对TREM2介导的小胶质细胞重编程和神经保护的体内效应仍知之甚少。在此,我们构建了一种细菌人工染色体(BAC)转基因小鼠模型,该模型在人类基因组背景下表达TREM2-R47H变异(BAC-TREM2-R47H),与我们此前构建的BAC-TREM2模型类似。本研究所用的BAC经过工程化改造,删除了同一BAC上其他TREM样基因的关键外显子,以防止过表达多个TREM样基因带来的混杂效应。我们将BAC-TREM2-R47H杂交至5xFAD背景,以评估淀粉样病理和小胶质细胞表型、转录组学以及关键TREM2剂量依赖性基因的原位表达。
我们还比较了5xFAD/BAC-TREM2-R47H中的关键发现与5xFAD/BAC-TREM2小鼠中观察到的结果。BAC-TREM2和BAC-TREM2-R47H均正确表达了通常存在于人体中的三种TREM2剪接异构体。升高的TREM2-R47H基因剂量减少了5xFAD小鼠的斑块负荷,但其效果显著低于5xFAD小鼠中TREM2过表达的效果。体外研究结果证实了这一点,显示BAC-TREM2-R47H小胶质细胞对吞噬作用的影响与BAC-TREM2来源的小胶质细胞相似,但两种小胶质细胞基因型在NLRP3炎症小体激活方面存在差异。此外,与过表达野生型TREM2不同,5xFAD中升高的TREM2-R47H水平未能改善认知和转录组缺陷。重要的是,在5xFAD小鼠中,斑块相关小胶质细胞在TREM2过表达时表现出独特的形态学和基因表达变化,而在TREM2-R47H过表达时则未出现这些变化。Ou
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)
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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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