等基因FUS与TARDBP突变ALS人iPSC来源脊髓运动神经元与中间神经元单细胞RNA测序

该数据集为GSE226482,包含等基因FUS(R495X、P525L)和TARDBP(M337V)突变及FUS敲除的人iPSC分化来源的脊髓运动神经元与中间神经元的单细胞RNA测序数据

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基因组分类GPL167919606
GSE226482: Single cell RNA sequencing of spinal motor neurons and interneurons differentiated from isogenic FUS and TARDBP human induced pluripotent stem cell lines harbouring ALS-causative mutations

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

等基因FUS与TARDBP突变ALS人iPSC来源脊髓运动神经元与中间神经元单细胞RNA测序

Single cell RNA sequencing of spinal motor neurons and interneurons differentiated from isogenic FUS and TARDBP human induced pluripotent stem cell lines harbouring ALS-causative mutations

该数据集为GSE226482,包含等基因FUS(R495X、P525L)和TARDBP(M337V)突变及FUS敲除的人iPSC分化来源的脊髓运动神经元与中间神经元的单细胞RNA测序数据。数据覆盖ALS相关基因突变对转录组的早期影响,可用于识别不同突变是否汇聚于相似致病通路,以及区分FUS功能丧失与获得性机制。适用于ALS发病机制研究、差异表达分析和细胞类型分类等任务(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肌萎缩侧索硬化(ALS)是一种致命的运动神经元疾病,可遗传自超过25个不同基因的突变,包括FUS、TARDBP和C9ORF72等。目前尚不清楚这些突变如何导致运动神经元变性,以及不同基因突变是否在早期汇聚于相似致病通路,还是每种突变以独特方式导致运动神经元死亡。为深入解决这些问题,我们生成了多个等基因iPSC(诱导多能干细胞)系,分别携带FUS点突变(R495X和P525L)或TARDBP点突变(M337V),以及FUS敲除(FUS-KO),以辨别FUS的功能丧失与功能获得机制。使用等基因系能够识别转录组中细微的早期扰动,这些扰动可能有害,但在使用不同背景的细胞系时无法检测到。我们进行了

【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:GPL16791、9606。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=GSE226482

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 29 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

肌萎缩侧索硬化症(ALS)是一种致死性运动神经元疾病,可通过超过25个不同基因的遗传突变而遗传,例如FUS、TARDBP和C9ORF72。目前尚不清楚这些突变如何导致运动神经元变性,以及不同基因突变是否在早期汇聚于相似的致病通路,还是每种突变以独特方式导致运动神经元死亡。为深入探讨这些问题,我们构建了多个同源诱导多能干细胞(iPSC)系,分别携带FUS点突变(R495X和P525L)、TARDBP点突变(M337V)以及FUS敲除(FUS-KO),以区分FUS的功能丧失与功能获得机制。使用同源细胞系能够识别转录组中细微的早期扰动,这些扰动可能具有危害性,但在使用不同遗传背景的细胞系时无法检测到。我们采用Smart-seq2技术对这些细胞系衍生的运动神经元和中间神经元进行了单细胞RNA测序。结果显示,与中间神经元相比,ALS致病突变在运动神经元中引发的转录反应要大得多。

大量转录本在FUS R495X和P525L运动神经元中受到共同调控,其中大多数属于FUS功能获得的一部分。与同基因ALS相关TARDBP M337V的交叉比较发现,运动神经元特有的ALS致病突变之间存在早期功能障碍,这可能对运动神经元的存活产生重大影响,并可能成为治疗靶点。

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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