阿尔茨海默病缠结神经元单胞体转录组

该数据集来自 cellxgene.cziscience.com,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,包含阿尔茨海默病缠结神经元单胞体转录组数据

cellxgene
浏览 7
基因组分类Alzheimer diseasenormal
Single-soma transcriptomics of tangle-bearing neurons in Alzheimer’s disease

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

阿尔茨海默病缠结神经元单胞体转录组

该数据集来自 cellxgene.cziscience.com,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,包含阿尔茨海默病缠结神经元单胞体转录组数据。数据覆盖八位 Braak VI 期 AD 供者前额叶皮层中带或不带 NFT 的 63,110 个胞体,以及八位年龄匹配健康供者的 57,534 个胞体。可用于量化 20 种新皮层亚型对 NFT 形成和细胞死亡的易感性,识别与 NFT 相关的共享及细胞类型特异性分子特征,并支持神经元状态分类研究(来源 cellxgene.cziscience.com)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Tau 聚集形成的神经原纤维缠结(NFTs)与阿尔茨海默病(AD)中的神经退行性变和认知衰退密切相关。然而,区分易聚集与抗聚集细胞状态的分子特征尚不清楚。我们开发了一种基于 FACS 的方法,用于从冷冻人脑中高通量分离带有 NFTs 的单个胞体,并分析了来自八位 Braak VI 期 AD 供者前额叶皮层的 63,110 个带或不带 NFTs 的胞体转录组,以及来自八位年龄匹配健康供者的 57,534 个胞体。我们量化了 20 种新皮层亚型对 NFT 形成和细胞死亡的易感性,并识别了与 NFTs 相关的共享及细胞类型特异性特征。携带 NFT 的神经元共同表现出突触传递相关基因的显著上调,包括一组富集于突触囊泡的核心 63 基因集。

【主题与分类】

主题标签:Alzheimer disease、normal。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://cellxgene.cziscience.com/collections/b953c942-f5d8-434f-9da7-e726ba7c1481

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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)中,神经原纤维缠结(NFTs)内的Tau聚集与神经退行性变和认知衰退密切相关。然而,区分易聚集与抗聚集细胞状态的分子特征尚不清楚。我们开发了一种基于FACS的方法,用于从冷冻人脑组织中高通量分离带有NFTs的单个胞体,并对来自8名Braak VI期AD供体前额叶皮层的63,110个带有或不带有NFTs的胞体,以及来自8名年龄匹配的健康供体的57,534个胞体进行了转录组分析。我们量化了20种新皮层亚型对NFT形成和细胞死亡的易感性,并鉴定了与NFTs相关的共享及细胞类型特异性特征。携带NFTs的神经元共同表现出突触传递相关基因的显著上调,包括一组富集于突触囊泡循环的63个核心基因。氧化磷酸化和线粒体功能障碍高度依赖于细胞类型。凋亡仅轻度富集,且携带NFTs与未携带NFTs的神经元对死亡的易感性高度相似。

我们的分析表明,NFTs代表了对压力和突触功能障碍的细胞类型特异性代偿反应。我们为生物标志物的发现以及tau依赖性和tau非依赖性神经退行性机制的研究提供了资源。注:FACS分选的细胞群:来自AD供体的MAP2+/AT8-胞体(又称MAP2或无NFT);来自AD供体的MAP2+/AT8+胞体(又称AT8或含NFT);来自健康对照的MAP2+胞体(又称MAP2对照)。疾病:阿尔茨海默病、正常。组织:前额叶皮层。检测方法:10x 3‘ v2、10x 3’ v3。单细胞数据集(CZ CELLxGENE)。

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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