HDAC抑制剂CI-994作为分子记忆辅助剂促进学习后突触与细胞内通讯的RNA-seq数据集
该数据集来自NCBI GEO,包含小鼠在CI-994(I类HDAC抑制剂)处理并结合情境恐惧条件化(CFC)后的RNA-seq表达谱数据
![GSE185453: The HDAC inhibitor CI-994 acts as a molecular memory aid by facilitating synaptic and intra-cellular communication after learning [RNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/168699.jpg)
基本信息
资源简介
HDAC抑制剂CI-994作为分子记忆辅助剂促进学习后突触与细胞内通讯的RNA-seq数据集
The HDAC inhibitor CI-994 acts as a molecular memory aid by facilitating synaptic and intra-cellular communication after learning [RNA-seq]
该数据集来自NCBI GEO,包含小鼠在CI-994(I类HDAC抑制剂)处理并结合情境恐惧条件化(CFC)后的RNA-seq表达谱数据。研究探索CI-994诱导的电生理、转录和表观遗传响应,涉及海马与纹状体等脑区。数据可用于分析HDAC抑制剂对学习后基因表达的影响,以及突触可塑性和细胞内通讯相关通路的转录变化,为认知增强机制研究提供表达谱资源(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Oct 06 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):长期记忆的形成依赖于突触可塑性、活动依赖性转录和表观遗传修饰。多项研究表明,HDAC抑制剂(HDACi)处理可以增强这些过程的各个层面,从而作为潜在的认知增强剂。然而,其作用模式尚未完全阐明。特别是,系统性应用缺乏底物特异性的HDACi如何靶向促进记忆形成的通路仍不清楚。在本研究中,我们探索了I类HDAC抑制剂CI-994结合情境恐惧条件化(CFC)在小鼠中诱导的电生理、转录和表观遗传响应。我们显示,CI-994介导的记忆形成改善伴随着海马(CFC招募的脑区)中增强的长时程增强,但在纹状体(一个br
【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:GPL21103、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=GSE185453
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 23 202,引用时请注意版本时效。
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数据说明
长期记忆的形成依赖于突触可塑性、活动依赖性转录以及表观遗传修饰。多项研究表明,HDAC抑制剂(HDACi)处理能够增强这些过程的各个独立方面,从而作为推定的认知增强剂发挥作用。然而,其作用机制尚未被完全阐明。特别是,全身性应用缺乏底物特异性的HDACi如何靶向促进记忆形成的通路,目前仍不清楚。在本研究中,我们探讨了I类HDAC抑制剂CI-994联合情境恐惧条件化(CFC)在小鼠中诱导的电生理、转录和表观遗传反应。我们发现,CI-994介导的记忆形成改善伴随着海马(CFC所招募的脑区)长时程增强的增强,但在纹状体(主要不参与情境记忆形成的脑区)中则未观察到这一效应。
此外,通过结合批量与单细胞RNA测序技术,我们发现促进突触可塑性的基因表达级联反应在海马体中比在纹状体中更为强烈地激活,但这一现象仅当HDAC抑制剂治疗与情境恐惧条件化(CFC)同时发生时出现,单独任一处理均无法引发。最后,利用ChIP测序技术,我们揭示了HDAC抑制剂应用与条件化训练的联合作用对于在可能支撑记忆性能改善的通路中引发增强子组蛋白乙酰化是必需的。综上所述,我们的结果表明,系统性给予HDAC抑制剂能够放大由学习自然诱导的大脑区域特异性过程。这些发现为HDAC抑制剂作为认知增强剂的作用机制提供了见解。
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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