成年螺旋神经节神经元中Wnt受体的表达:Fzd 9位于再生神经突的生长锥

该数据集来自NCBI GEO(GSE12810),利用全基因组cDNA微阵列对两个月龄CBA/CaJ小鼠的成年耳蜗螺旋神经节进行表达谱筛查,系统鉴定参与轴突导向的神经元受体

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时间序列分类Expression profiling by arrayGPL126110090
GSE12810: Expression of Wnt Receptors in Adult Spiral Ganglion Neurons: Fzd 9 Located at Growth Cones of Regenerating Neurites

基本信息

模态
时间序列
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分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

成年螺旋神经节神经元中Wnt受体的表达:Fzd 9位于再生神经突的生长锥

Expression of Wnt Receptors in Adult Spiral Ganglion Neurons: Fzd 9 Located at Growth Cones of Regenerating Neurites

该数据集来自NCBI GEO(GSE12810),利用全基因组cDNA微阵列对两个月龄CBA/CaJ小鼠的成年耳蜗螺旋神经节进行表达谱筛查,系统鉴定参与轴突导向的神经元受体。研究结合其他两项老年小鼠研究的荟萃分析,发现成熟耳蜗中存在代表ephrin、netrin、semaphorin和slit四条经典导向通路的神经元跨膜受体。数据可用于研究成年螺旋神经节中Wnt受体表达及神经突再生相关信号通路(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 17 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):对于感音神经性听力损失患者,通过增加频率通道数量可大幅提高人工耳蜗的声音传输保真度。这可通过刺激和引导神经突生长以减少植入电极与螺旋神经节神经元残余部分之间的距离来实现。然而,除神经营养因子信号通路外,对成年螺旋神经节中运作的信号通路知之甚少。为系统鉴定成年耳蜗中导向线索的神经元受体,我们对两个月龄CBA/CaJ小鼠进行了全基因组cDNA微阵列筛查。将我们的数据与另外两项研究中老年小鼠数据的荟萃分析显示,成熟耳蜗中存在代表全部四条已确立导向通路——ephrin、netrin、semaphorin和slit——的神经元跨膜受体。

【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:Expression profiling by array、GPL1261、10090。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE12810

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 11 201,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

通过增加频率通道的数量,可以极大地提高感音神经性听力损失患者耳蜗植入声音传输的保真度。这可以通过刺激和引导神经突生长,以减少植入电极与螺旋神经节神经元残余之间的距离来实现。然而,除了神经营养因子的信号通路外,对于成年螺旋神经节中运作的信号通路知之甚少。为了系统地识别成年耳蜗中指导线索的神经元受体,我们对两个月大的CBA/CaJ小鼠进行了全基因组cDNA微阵列筛选。对我们数据与其他两项研究中老年小鼠数据的荟萃分析显示,成熟耳蜗中存在代表所有四种已知指导通路——ephrin、netrin、semaphorin和slit——的神经元跨膜受体,且这种存在可晚至15个月。此外,我们观察到所有已知Wnt形态发生素受体的表达,Wnt的神经元指导功能直到最近才被认识。

原位杂交显示,Wnt受体frizzled 1、4、6、9和10的mRNA特异性地定位于成年螺旋神经节神经元中。最后,在培养中再生神经突的成年螺旋神经节神经元的生长锥中发现了frizzled 9蛋白。根据我们的结果,我们得出结论:成年螺旋神经节神经元由于组成性表达大量多样化的导向受体,因而准备好对神经突损伤作出反应。特别是Wnt信号通路,作为在感音神经性听力损失后引导神经突向人工耳蜗植入物生长的候选途径而显现出来。

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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