GSE228486:发育下调的Crmp1、Crmp4和Crmp5促进视神经损伤后轴突再生和视网膜神经节细胞存活的实验基因表达[第三方再分析]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为发育下调的 Crmp1、Crmp4 和 Crmp5 实验性基因表达促进视神经损伤后轴突再生和视网膜神经节细胞存活,属于第三方再分析

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基因组回归10090
GSE228486: Experimental gene expression of developmentally downregulated Crmp1, Crmp4, and Crmp5 promotes axon regeneration and retinal ganglion cell survival after optic nerve injury [third-party re-analysis]

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

GSE228486:发育下调的Crmp1、Crmp4和Crmp5促进视神经损伤后轴突再生和视网膜神经节细胞存活的实验基因表达[第三方再分析]

Experimental gene expression of developmentally downregulated Crmp1, Crmp4, and Crmp5 promotes axon regeneration and retinal ganglion cell survival after optic nerve injury [third-party re-analysis]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为发育下调的 Crmp1、Crmp4 和 Crmp5 实验性基因表达促进视神经损伤后轴突再生和视网膜神经节细胞存活,属于第三方再分析。数据涉及视网膜神经节细胞中 Crmp 基因的发育与亚型特异性表达,以及通过 AAV2 递送过表达 Crmp1、Crmp4 或 Crmp5 后对轴突再生的影响。可用于研究中枢神经系统损伤后再生机制、基因表达调控及 RGC 存活相关分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Collapsin response mediator proteins (Crmps) 在神经元发育和轴突生长中发挥作用。然而,Crmp1、Crmp4 和 Crmp5 在体内损伤的中枢神经系统 (CNS) 轴突再生中的神经元特异性作用尚不清楚。在此,我们分析了视网膜神经节细胞 (RGCs) 中 Crmp 基因的发育和亚型特异性表达,测试了通过局部眼内 AAV2 递送在 RGCs 中过表达 Crmp1、Crmp4 或 Crmp5 是否促进体内视神经损伤后的轴突再生,并表征了与 Crmps 相关的基因-概念网络的发育共调控。我们发现所有 Crmp 基因在 RGCs 成熟过程中发育性下调。然而,虽然 Crmp1、Crmp2 和 Crmp4 在大多数 RGC 亚型中不同程度表达,但 Crmp3 和 Crmp5 仅在一小部分 RGC 亚型中表达。然后我们发现,在视神经

【主题与分类】

主题标签: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=GSE228486

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 02 202,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

塌陷反应介导蛋白(Crmps)在神经元发育和轴突生长中发挥作用。然而,Crmp1、Crmp4和Crmp5在体内受损中枢神经系统(CNS)轴突再生中的神经元特异性作用尚不清楚。在此,我们分析了视网膜神经节细胞(RGCs)中Crmp基因的发育性和亚型特异性表达,测试了通过局部眼内AAV2递送在RGCs中过表达Crmp1、Crmp4或Crmp5是否促进体内视神经损伤后的轴突再生,并表征了与Crmps相关的基因概念网络的发育性共调控。我们发现,所有Crmp基因在RGCs成熟过程中均发育性下调。然而,虽然Crmp1、Crmp2和Crmp4在大多数RGC亚型中以不同程度表达,但Crmp3和Crmp5仅在一小部分RGC亚型中表达。随后我们发现,视神经损伤后,Crmp1、Crmp4和Crmp5在不同程度上促进RGC轴突再生,其中Crmp4促进的轴突再生最多,并且还定位于轴突。我们还发现,Crmp1和Crmp4(而非Crmp5)促进RGC存活。

最后,我们发现Crmp1、Crmp2、Crmp4和Crmp5促进轴突再生的能力与调控RGC内在轴突生长能力的神经发育机制相关。

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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