GSE103225：转录组-病理相关性预测散发性ALS中CSNK1E介导的TDP-43磷酸化

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE103225

标准获取流程：

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2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • 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

散发性肌萎缩侧索硬化（sALS）是ALS最常见的类型（约占90%）。目前尚无sALS的动物模型，其确切分子机制仍不明确。本研究通过激光捕获显微切割技术，从具有头端起病、尾端进展特征的患者sALS腰段脊髓中富集存活的运动神经元（MNs），并阐明其基因表达谱。我们检测到一个强烈的特征性信号，并通过计算过滤了免疫相关信号。过滤后的数据集显示出聚类分组，这些分组可由磷酸化TDP-43（pTDP-43）水平显著解释。转录组-病理相关性分析以及增强型交联免疫沉淀结合测序（eCLIP-seq）鉴定出，酪蛋白激酶1ε（CSNK1E）与pTDP-43状态的相关性最高，且TDP-43在其3‘UTR区域存在结合。此外，CSNK1E在蛋白水平上与TDP-43相互作用，其过表达导致iPSC-MNs中细胞质pTDP-43积聚增加，提示CSNK1E直接介导TDP-43磷酸化。

因此，我们报告了一个用于散发性肌萎缩侧索硬化症（sALS）分子疾病分类及转录组-病理学相关性的基本框架，旨在识别候选基因，以阐明疾病机制和潜在的治疗干预措施。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。