阿尔茨海默病选择性神经元易损性的通路:易损的locus coeruleus与耐受的substantia nigra对比
该数据集来自search.dataone.org,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,聚焦阿尔茨海默病中选择性神经元易损性的通路机制

基本信息
资源简介
阿尔茨海默病选择性神经元易损性的通路:易损的locus coeruleus与耐受的substantia nigra对比
Pathways underlying selective neuronal vulnerability in Alzheimer's disease: Contrasting the vulnerable locus coeruleus to the resilient substantia nigra
该数据集来自search.dataone.org,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,聚焦阿尔茨海默病中选择性神经元易损性的通路机制。研究对比了易损的locus coeruleus与相对耐受的substantia nigra两个Neuromodulatory Subcortical System核团的转录组谱,样本为早期Braak分期且无共病神经病理诊断的死后人脑组织配对样本。分析识别出胆固醇稳态和抗氧化反应相关通路可能是易损性的关键驱动因素。数据可用于探索AD中选择性易损性的分子机制、比较不同核团的转录组差异及相关通路研究(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):识别选择性神经元易损性的潜在因素对于理解阿尔茨海默病(AD)的病理生理学至关重要。Neuromodulatory Subcortical System(NSS)包含对tau积累和神经元丢失表现出早期但程度各异的易损性的核团。这种差异化的易损性为探索AD的潜在机制提供了宝贵机会。在本研究中,我们通过比较两个相似的NSS核团——locus coeruleus和substantia nigra——的转录组谱,研究了导致选择性神经元易损性的因素,这两个核团对AD的易损性不同。利用来自处于早期Braak分期且无共病神经病理诊断的个体的、特征明确的死后人脑组织的配对样本,我们识别出与胆固醇稳态和抗氧化通路反应相关的通路是易损性的关键潜在驱动因素。
【主题与分类】
主题标签:transcriptomics、Autopsy、Locus coeruleus、Catecholamines、Neuropathology、Alzheimer's disease、Substantia nigra、Dopamine、human、noradrenaline。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://search.dataone.org/view/sha256%3Aa95937e4873cb5ccc704da3ffee789753cb0ef425a093ec1ad497fd6aa1db34f
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- OpenDataLab:
数据说明
识别选择性神经元易损性的潜在因素对于理解阿尔茨海默病(AD)的病理生理机制至关重要。神经调节性皮层下系统(NSS)包含的核团对tau蛋白积累和神经元丢失表现出早期但各异的易损性。这种差异性易损性为探索AD的潜在机制提供了宝贵机会。本研究通过比较两个具有相似解剖特征但AD易损性不同的NSS核团——蓝斑和黑质——的转录组谱,探究了导致选择性神经元易损性的因素。利用来自早期Braak分期且无共病神经病理诊断的个体、特征明确的人类死后组织的配对样本,我们确定了与胆固醇稳态和抗氧化途径反应相关的通路是易损性的关键潜在驱动因素。我们利用来自人类死后组织的配对样本的转录组学和免疫组织化学技术,这些样本代表了一个易损区域和一个 resilient 区域——蓝斑(LC)和黑质(SN)。这些区域具有相似的解剖特征,但对AD的易损性截然不同。
参与者选择与神经病理学评估 病例来源于圣保罗大学衰老研究生物样本库以及加利福尼亚大学旧金山记忆与衰老中心神经退行性疾病脑库,后者为ADRC。脑捐赠同意书由受试者或其近亲按照相关机构审查委员会批准的站点特定方案获取,研究按照1964年《赫尔辛基宣言》所规定的伦理标准进行。在两个脑库中,脑组织取样均遵循NACC指南进行神经病理学诊断。基本组织学和免疫组织化学染色… , , # 数据来源:阿尔茨海默病中选择性神经元脆弱性的潜在途径:Cont
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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