早期阿尔茨海默病rTgTauEC小鼠模型中tau沿神经环路扩散先于突触和神经元丢失——2017年发表数据

该数据集来自datashare.ed.ac.uk,对应Pickett等2017年发表于Synapse的论文,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病方向

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时间序列图像分割Alzheimersynapsetauarray tomography
Spread of tau down neural circuits precedes synapse and neuronal loss in the rTgTauEC mouse model of early Alzheimer’s disease - Data from 2017 Publication

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

早期阿尔茨海默病rTgTauEC小鼠模型中tau沿神经环路扩散先于突触和神经元丢失——2017年发表数据

该数据集来自datashare.ed.ac.uk,对应Pickett等2017年发表于Synapse的论文,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病方向。数据为rTgTauEC小鼠模型的原始图像与分析文件,该模型表达P301L人tau转基因,并用转基因标记红色胞质(tdTomato)和绿色突触前终末,研究使用array tomography观察tau沿神经环路扩散与突触、神经元丢失的关系。受爱丁堡大学DataShare空间限制,未上传处理后的图像,可邮件申请获取。可用于研究早期阿尔茨海默病中tau扩散与突触丢失的时序关系(来源 datashare.ed.ac.uk)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):这是与Pickett等人(2017)Synapse论文相关的原始数据。我们提供原始图像和分析文件。由于爱丁堡大学DataShare空间限制,我们无法上传处理后的图像,但可应请求分享(邮箱 tara.spires-jones@ed.ac.uk)。 论文摘要: 突触功能障碍和丢失是阿尔茨海默病(AD)认知衰退最强的病理相关因素,越来越多的证据表明神经病理tau蛋白参与此过程。尽管已知tau通过明确的突触环路扩散,但目前尚不清楚突触丢失是发生在tau积累之前还是之后。为解决这一问题,我们使用array tomography检查了表达P301L人tau转基因和标记红色胞质(tdTomato)及绿色突触前终末的转基因的rTgTauEC小鼠模型(

【主题与分类】

主题标签:Alzheimer、synapse、tau、array tomography。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://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/2354

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数据说明

这是与Pickett等人(2017)《Synapse》手稿相关的原始数据。我们提供了原始图像和分析文件。由于爱丁堡大学DataShare空间限制,我们无法上传处理后的图像,但可根据请求分享(电子邮件:tara.spires-jones@ed.ac.uk)。# 论文摘要:# 突触功能障碍和丢失是阿尔茨海默病(AD)认知衰退最强的病理相关性,越来越多的证据表明神经病理tau蛋白参与这一过程。尽管已知tau通过定义的突触回路传播,但目前尚不清楚突触丢失是在tau积累之前发生还是作为其结果。为了解决这个问题,我们使用阵列断层扫描技术检查了一种rTgTauEC小鼠模型,该模型表达P301L人类tau转基因以及标记细胞质为红色(tdTomato)和突触前终末为绿色(Synaptophysin-EGFP)的转基因。所有转基因主要限于内嗅皮层,使用神经蛋白酶启动子驱动tTA表达。

此前已有研究表明,rTgTauEC小鼠在24月龄时表现出内嗅皮层神经元丢失以及齿状回中分子层(MML)突触密度下降。本研究观察了3-6、9和18月龄红绿-rTgTauEC小鼠MML中表达tau的突触前终末及总突触前终末的密度,以及tau向突触后结构的扩散情况。我们发现,即使在表达tau的轴突中,直至18月龄时MML的突触密度也未出现丢失。尽管突触密度得以维持,我们观察到人tau在极早期即从突触前终末扩散至MML的突触后区域,这表明tau通过神经环路的扩散并非源于轴突终末的变性,而是疾病进程的早期特征。

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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