Cortistatin缺陷揭示脑内皮功能障碍:基因通路受损、免疫激活加剧及屏障完整性破坏

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE207405_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序对小鼠脑内皮进行表达谱分析

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基因组分类GPL1905710090
GSE207405: Cortistatin deficiency reveals a dysfunctional brain endothelium with impaired gene pathways, exacerbated immune activation, and disrupted barrier integrity

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

Cortistatin缺陷揭示脑内皮功能障碍:基因通路受损、免疫激活加剧及屏障完整性破坏

Cortistatin deficiency reveals a dysfunctional brain endothelium with impaired gene pathways, exacerbated immune activation, and disrupted barrier integrity

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE207405_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序对小鼠脑内皮进行表达谱分析。研究聚焦Cortistatin缺陷如何影响脑内皮功能,涉及基因通路受损、免疫激活加剧及血脑屏障完整性破坏,可用于神经炎症与神经退行性疾病中血脑屏障动态及内皮功能障碍的分类与机制探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:调控认知和行为的脑活动依赖于由紧密控制的血脑屏障(BBB)提供的精细调节微环境。脑内皮功能障碍是大多数神经退行性/神经炎症性疾病中BBB破坏的标志。因此,识别参与内皮细胞破坏的新内源性分子对于更好地理解BBB动态至关重要。Cortistatin是一种神经免疫介质,具有抗炎和神经保护特性,对外周内皮发挥有益作用。然而,其在健康和受损脑内皮中的作用仍有待评估。本研究旨在探究内源性和治疗性Cortistatin在神经炎症/神经退行性环境中调节脑内皮功能障碍的潜在功能。

【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:GPL19057、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=GSE207405

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 09 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

背景:调控认知和行为的脑活动依赖于由严密控制的血脑屏障(BBB)所提供的精细调节微环境。脑内皮功能障碍是大多数神经退行性/神经炎性疾病中BBB破坏的标志。因此,识别参与内皮细胞破坏的新内源性分子对于更好地理解BBB动态至关重要。Cortistatin是一种具有抗炎和神经保护特性的神经免疫介质,对外周内皮发挥有益作用。然而,其在健康和受损脑内皮中的作用仍有待评估。本研究旨在探究内源性和治疗性cortistatin在神经炎症/神经退行性环境中调节脑内皮功能障碍的潜在功能。方法:使用野生型和cortistatin缺陷型小鼠脑内皮及人细胞构建体外屏障模型,模拟缺血样环境。

采用不同大小的示踪剂、免疫荧光标记、qPCR和ELISA评估了在存在和不存在cortistatin的情况下内皮通透性、连接完整性和免疫反应。通过RNA测序分析评估了cortistatin对脑内皮动力学作用的分子机制。在注射LPS的成年小鼠中评估了cortistatin在BBB渗漏中的作用。结果:内源性cortistatin缺乏使内皮易于削弱,表现为通透性增加、紧密连接破坏和免疫活性失调。我们证明,从cortistatin缺陷小鼠分离的受损和未受损脑内皮细胞均呈现失调和/或失活的遗传编程。这些通路既与基础生理学相关,也对损伤后的修复至关重要(例如,细胞外基质重塑、血管生成、对氧的反应、信号传导和代谢物转运),ar

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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