GSE242669:发育中螺旋神经节神经元K+和HCN通道上调由耳蜗内毛细胞介导

研究聚焦发育中螺旋神经节神经元(SGNs)的K+和HCN通道上调是否由耳蜗内毛细胞(IHCs)介导,利用听前阶段otoferlin敲除小鼠(Otof-/-)模型

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基因组分类GPL2424710090
GSE242669: The upregulation of K+ and HCN channels in developing spiral ganglion neurons is mediated by cochlear inner hair cells

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

GSE242669:发育中螺旋神经节神经元K+和HCN通道上调由耳蜗内毛细胞介导

The upregulation of K+ and HCN channels in developing spiral ganglion neurons is mediated by cochlear inner hair cells

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE242669_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序对小鼠(10090,GPL24247)进行表达谱分析。研究聚焦发育中螺旋神经节神经元(SGNs)的K+和HCN通道上调是否由耳蜗内毛细胞(IHCs)介导,利用听前阶段otoferlin敲除小鼠(Otof-/-)模型。数据可用于探索IHC自发活动对SGN特性成熟的调控,以及听觉通路发育相关基因表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 07 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):螺旋神经节神经元(SGNs)是初级感觉传入神经元,将来自耳蜗内毛细胞(IHCs)的声学信息传递至脑干。不同SGNs的反应特性存在差异,以动作电位编码表征广泛范围的声强度。这种生物物理异质性在发育的听前阶段建立,此时IHCs发放自发性Ca2+动作电位,驱动其带状突触向SGN终末释放谷氨酸。自发性IHC活动在SGN特性精炼中的作用仍很大程度上未知。利用听前阶段otoferlin敲除小鼠(Otof-/-),其中IHCs的Ca2+依赖性胞吐被消除,我们发现发育中的SGNs未能上调低电压激活的K+通道和超极化激活的环核苷酸门控通道。这种延迟的成熟

【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:GPL24247、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=GSE242669

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 27 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

螺旋神经节神经元(SGNs)是将声学信息从耳蜗内毛细胞(IHCs)传递至脑干的主要感觉传入神经元。不同SGNs的反应特性存在差异,以动作电位编码的形式表征广泛范围的声强度。这种生物物理异质性在发育的听前阶段即已建立,此时IHCs发放自发性Ca2+动作电位,驱动其带状突触向SGN末梢释放谷氨酸。自发性IHC活动在SGN特性精化中的作用仍 largely 未知。利用听前耳畸蛋白敲除小鼠(Otof-/-),其中IHCs的Ca2+依赖性胞吐被消除,我们发现发育中的SGNs未能上调低电压激活的K+通道和超极化激活的环核苷酸门控通道。这种成熟延迟导致SGNs超兴奋,并具有未成熟的放电特征。我们还发现,与IHCs柱侧形成突触的SGNs选择性表达一种复现性K+电流,突显了这些神经元的一种新型生物物理标志物。

RNA测序显示,Otof-/-小鼠中多种K+通道表达下调,进一步支持了电生理记录结果。我们的数据表明,听前期内毛细胞(IHCs)中自发性Ca2+依赖性活动调控发育中螺旋神经节神经元(SGNs)的部分关键生物物理与分子特征。要点:内毛细胞中Ca2+依赖性胞吐早在出生后第1天即依赖otoferlin。内毛细胞缺乏otoferlin会影响SGNs的钾通道表达。otoferlin缺失与SGNs过度兴奋相关。我们提出,I型螺旋神经节神经元的功能成熟依赖于内毛细胞胞吐。

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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