整合蛋白质组学揭示无症状与症状性阿尔茨海默病中基于脑的脑脊液生物标志物

整合蛋白质组学揭示无症状与症状性阿尔茨海默病中基于脑的脑脊液生物标志物(IntegratedProteomics)研究 阿尔茨海默病(AD)的特征是淀粉样蛋白积累和tau介导的神经元死亡之外的复杂病理过程网络

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蛋白质分类阿尔茨海默病脑脊液生物标志物蛋白质组学神经系统疾病无症状AD死后脑组织共表达网络分析
Integrated Proteomics Reveals Brain-Based Cerebrospinal Fluid Biomarkers in Asymptomatic and Symptomatic Alzheimer Disease

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

整合蛋白质组学揭示无症状与症状性阿尔茨海默病中基于脑的脑脊液生物标志物

(IntegratedProteomics)研究,聚焦于阿尔茨海默病(AD)超越淀粉样蛋白积累和tau介导神经元死亡之外的复杂病理过程网络。该研究采用整合蛋白质组学策略,旨在识别与患病大脑中多种病理生理过程相关联的脑脊液(CSF)生物标志物。数据集归属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,来源站为synapse.org。研究覆盖对照组与AD患者的脑脊液样本,以及对照组、无症状AD(AsymAD)、AD和其他神经退行性病例的死后脑组织,通过多重蛋白质组学与共表达网络分析,探索脑源性标志物与疾病机制之间的联系。

【数据集背景】

阿尔茨海默病(AD)的特征是淀粉样蛋白积累和tau介导的神经元死亡之外的复杂病理过程网络。为了切实推进AD治疗,迫切需要能够全面反映这些多样疾病机制的新型生物标志物。在此背景下,该研究应用整合蛋白质组学方法,识别与患病大脑中一组多样病理生理过程相关联的脑脊液(CSF)生物标志物。该数据集所属分类为神经系统疾病/阿尔茨海默病,来源站为synapse.org。

【数据内容】

该研究使用多重蛋白质组学,在来自对照组和AD患者的40份CSF样本中鉴定出超过3,500种蛋白质,并在来自对照组、无症状AD(AsymAD)、AD和其他神经退行性病例的48份死后脑组织中鉴定出超过12,000种蛋白质。研究进一步对这些数据进行了共表达网络分析。源站描述在此处中断,未提供后续关于网络分析结果、具体标志物列表或验证结论的更多内容。

【采集与来源】

数据来源站为synapse.org。样本类型包括脑脊液(CSF)和死后脑组织。CSF样本共40份,来自对照组和AD患者;脑组织样本共48份,来自对照组、无症状AD(AsymAD)、AD和其他神经退行性病例。源站未提供具体的采集时间、地点、机构、伦理审批信息及样本处理流程。

【适用场景】

基于现有信息,该数据集适用于阿尔茨海默病及相关神经退行性疾病中脑脊液生物标志物与脑组织蛋白质组关联的研究,尤其适用于探索超越淀粉样蛋白和tau病理的多样疾病机制。其整合蛋白质组学设计可用于比较对照组、无症状AD、症状性AD及其他神经退行性病例之间的蛋白质表达差异与共表达网络特征。源站未提供其他具体适用场景的说明。

【使用方法】

源站未提供具体的数据使用说明、文件格式、访问权限或分析流程。使用者需参考来源站synapse.org上的相关条目获取进一步操作指引。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量评估、批次效应、样本量局限性、技术重复或验证实验的具体信息。已知样本规模为40份CSF样本和48份脑组织样本,蛋白质鉴定数量分别为超过3,500种和超过12,000种。源站描述在共表达网络分析部分中断,未提供完整结论,因此无法评估该数据集在生物标志物发现方面的最终效力与可重复性。

【引用与许可】

源站未提供引用格式、许可协议或数据使用条款的具体信息。使用者应访问来源站synapse.org查询相关条目以获取引用与许可要求。

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数据说明

###Integrated Proteomics Reveals Brain-Based Cerebrospinal Fluid Biomarkers in Asymptomatic and Symptomatic Alzheimer Disease (IntegratedProteomics) Study Alzheimer’s disease (AD) features a complex web of pathological processes beyond amyloid accumulation and tau-mediated neuronal death. To meaningfully advance AD therapeutics, there is an urgent need for novel biomarkers that comprehensively reflect these varied disease mechanisms. Here we applied an integrative proteomics approach to identify cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers linked to a diverse set of pathophysiological processes in the diseased brain. Using multiplex proteomics, we identified >3,500 proteins across 40 CSF samples from control and AD patients and >12,000 proteins across 48 postmortem brain tissues from control, asymptomatic AD (AsymAD), AD, and other neurodegenerative cases. Co-expression network analysis of the brain tissues resolved 44 protein modules linked to specific cell types and biological functions. Fifteen modules demonstrated robust overlap with proteins quantified in the CSF, including nearly 300 CSF markers highly altered in AD. These 15 overlapping modules were collapsed into five panels of brain-linked fluid markers representing a variety of cortical functions, including synaptic transmission, vascular, myelination, glial-mediated immunity, and energy metabolism. Neuron-enriched synaptic and metabolic panels demonstrated decreased levels in the AD brain but increased levels in diseased CSF. Conversely, the glial-enriched panels were highly increased in both the brain and CSF. Using high-throughput proteomic analysis, these panel expression trends were successfully validated in a replication CSF cohort comprised of control, AsymAD, and AD samples. Remarkably, several panel-associated markers demonstrated significant changes in AsymAD CSF and were able to stratify subpopulations within this pre-symptomatic cohort. Overall, these brain-linked CSF marker panels represent a promisin

数据加载示例(图像类)

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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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