星形胶质细胞sEH-EET信号调控阿尔茨海默病小胶质细胞溶酶体功能并抑制STING-I型干扰素通路

源站描述聚焦于血液中小于50纳米的细胞外纳米颗粒SECmeres,其缺乏小细胞外囊泡、外泌体、exomeres和supermeres的标志物,但富集脑特异性标志物

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时间序列分类GPL246769606
PRJNA1544822: Astrocytic sEH–EET signaling regulates microglial lysosomal function and suppresses the STING-Type I interferon pathway in Alzheimer’s disease

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

星形胶质细胞sEH-EET信号调控阿尔茨海默病小胶质细胞溶酶体功能并抑制STING-I型干扰素通路

SECmeres outperform extracellular vesicles as potential blood RNA biomarkers for Alzheimer's disease

该数据集来自NCBI,包含1个文件(GSE350859_series_matrix.txt.gz),主题为非编码RNA高通量测序,物种为人(9606),平台为GPL24676。源站描述聚焦于血液中小于50纳米的细胞外纳米颗粒SECmeres,其缺乏小细胞外囊泡、外泌体、exomeres和supermeres的标志物,但富集脑特异性标志物。研究发现SECmeres相关RNA区分阿尔茨海默病与对照的显著性高于小细胞外囊泡,可用于探索脑源性RNA生物标志物及疾病分类(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):细胞向循环中释放异质性细胞外囊泡和颗粒(EVP),携带反映其来源的RNA和蛋白质。近年来,脑源性细胞外囊泡作为阿尔茨海默病(AD)的非侵入性生物标志物受到广泛关注。在此,我们在人脑和血液中鉴定出小于50纳米的细胞外纳米颗粒,其缺乏小细胞外囊泡、外泌体、exomeres和supermeres的标志性特征,但富集脑特异性标志物,以下称为小EP或“SECmeres”。我们发现,与SECmeres相关的RNA区分AD病例与对照的显著性高于小细胞外囊泡,大细胞外囊泡未显示差异。具有区分作用的RNA富集于小细胞外囊泡(Synaptotagmin、Alpha-synuclein、MAPT)或SECmeres(L1CAM、Syntaxin、Neurogranin),表明存在不同的脑源性特征。单细胞RNAseq反卷积显示小细胞外囊泡含有RNA

【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:GPL24676、9606。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=GSE350859

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 17 202,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

对野生型、可溶性环氧化物水解酶(sEH;Ephx2基因)敲除、5xFAD以及5xFAD;sEH敲除小鼠的脑组织进行了snRNA-seq,以明确阿尔茨海默病中与可溶性环氧化物水解酶缺陷相关的转录组变化。该数据集识别出改变的小胶质细胞状态,包括5xFAD;sEH敲除小鼠中I型干扰素反应性小胶质细胞减少,并为调控神经炎症、溶酶体功能和淀粉样蛋白β清除的星形胶质细胞-小胶质细胞信号通路提供了见解。

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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