亨廷顿病小鼠模型纹状体星形胶质细胞和小胶质细胞的表达数据

该数据集来自 NCBI GEO(GSE154131),包含亨廷顿病小鼠模型纹状体星形胶质细胞和小胶质细胞的基因表达谱数据,采用表达谱芯片平台 GPL1261(小鼠 10090)

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL126110090
GSE154131: Expression data from Huntington's disease mouse models of striatal astrocytes and microglia

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-02

资源简介

亨廷顿病小鼠模型纹状体星形胶质细胞和小胶质细胞的表达数据

Expression data from Huntington's disease mouse models of striatal astrocytes and microglia

该数据集来自 NCBI GEO(GSE154131),包含亨廷顿病小鼠模型纹状体星形胶质细胞和小胶质细胞的基因表达谱数据,采用表达谱芯片平台 GPL1261(小鼠 10090)。源站描述涉及 R6/2 与 zQ175 两种小鼠模型及人源星形胶质细胞的差异表达比较,可用于研究突变 HTT 相关的胶质细胞基因表达改变及物种间异同(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胶质病理被认为与亨廷顿病中纹状体神经元功能障碍和死亡存在因果关联。本研究通过小鼠和人纹状体星形胶质细胞,探究突变 HTT(mHTT)相关的基因表达变化。小鼠纹状体星形胶质细胞分别从 R6/2 和 zQ175 两种不同模型中以 FACS 分选获得,这两种模型分别表达仅含 exon1 的截短型 HTT 或全长 HTT;人星形胶质细胞则分别由表达全长 mHTT 的 hESC 或转导了仅含 exon1 的 mHTT 的胎儿纹状体胶质细胞产生。比较各条件与其正常 HTT 对照之间以及彼此之间的差异基因表达,揭示了截短型和全长 mHTT 模型中星形胶质细胞特异性的改变,这些改变为两个物种所共有,但差异也清晰区分了各模型来源的胶质细胞

【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=GSE154131

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 12 202,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

胶质病理已被认为是导致亨廷顿病特征性纹状体神经元功能障碍和死亡的致病因素。本研究通过小鼠和人纹状体星形胶质细胞,探讨了突变型HTT(mHTT)相关的基因表达变化。小鼠纹状体星形胶质细胞分别从R6/2和zQ175两种不同模型中以FACS分选获得,这两种模型分别表达仅含外显子1的截短型HTT或全长HTT;人星形胶质细胞则分别由表达全长mHTT的人胚胎干细胞(hESC)生成,或由转导了仅含外显子1的mHTT的胎儿纹状体胶质细胞生成。将上述每种条件与其正常HTT对照以及彼此之间进行差异基因表达比较,揭示了截短型和全长mHTT模型中星形胶质细胞特异性的改变,这些改变在两个物种间存在共享之处,但也存在明显区分各模型来源胶质的差异。这些数据集的交集显示,mHTT相关转录失调的模式不仅取决于物种,还取决于星形胶质细胞表达的是截短型还是全长mHTT。

这些数据揭示了一组常见的保守的mHTT相关失调通路,这些通路可能成为挽救亨廷顿舞蹈症中胶质细胞病理的靶点,同时表明表达截短型mHTT的胶质细胞的基因表达可能与表达全长mHTT的胶质细胞存在显著差异。

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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