Eftud2缺陷浦肯野细胞的scRNA-seq与MAS-seq数据集

该数据集来自NCBI GEO,包含Eftud2缺陷小鼠小脑浦肯野细胞的scRNA-seq与MAS-seq表达谱数据,共1个文件

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基因组分类GPL2424710090
GSE252271: scRNA-seq and MAS-seq in Eftud2-deficient Purkinje cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

Eftud2缺陷浦肯野细胞的scRNA-seq与MAS-seq数据集

scRNA-seq and MAS-seq in Eftud2-deficient Purkinje cells

该数据集来自NCBI GEO,包含Eftud2缺陷小鼠小脑浦肯野细胞的scRNA-seq与MAS-seq表达谱数据,共1个文件。研究关注EFTUD2缺陷如何导致小脑发育不良和运动障碍等神经系统症状,涉及铁死亡、浦肯野细胞退变及Scd1、Gch1等基因表达变化。数据可用于分析Eftud2缺失下的转录组改变、可变剪接及铁死亡相关通路,为MFDM相关神经机制研究提供参考(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):剪接体GTP酶EFTUD2(含延伸因子Tu GTP结合结构域2)是人类下颌面骨发育不全伴小头畸形(MFDM)的致病基因,该综合征具有多种神经系统症状,包括小脑发育不良和运动功能障碍。EFTUD2缺陷如何导致这些神经系统症状仍不清楚。在本研究中,我们证明小鼠小脑浦肯野细胞(PCs)中Eftud2的特异性敲除导致严重的铁死亡、PC退变、运动障碍和小脑萎缩,这些与MFDM患者中观察到的表型相似。机制上,Eftud2促进Scd1和Gch1的表达,上调单不饱和脂肪酸-磷脂(MUFA-PLs),并增强系统性抗氧化活性,从而抑制PCs的铁死亡性细胞死亡。重要的是,抑制铁死亡能有效挽救PC丢

【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=GSE252271

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 31 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE252271

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 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

剪接体GTP酶EFTUD2(含延伸因子Tu GTP结合结构域蛋白2)是人类下颌面骨发育不全伴小头畸形(MFDM)的致病基因,该病是一种复杂的综合征,具有多种神经系统症状,包括小脑发育不全和运动功能障碍。EFTUD2缺陷如何导致这些神经系统症状仍不清楚。在本研究中,我们证明,小鼠小脑浦肯野细胞(PCs)中Eftud2的特异性敲除会导致严重的铁死亡、PC变性、运动障碍和小脑萎缩,这些表型与MFDM患者中观察到的表型相似。在机制上,Eftud2促进Scd1和Gch1的表达,上调单不饱和脂肪酸-磷脂(MUFA-PLs),并增强系统性抗氧化活性,从而抑制PCs的铁死亡性细胞死亡。重要的是,抑制铁死亡可有效挽救Eftud2 cKO小鼠中的PC丢失和运动缺陷。我们的数据揭示了Eftud2在维持PCs存活中的新作用,并且通过药理学或遗传学手段抑制铁死亡可能是EFTUD2缺陷诱导的MFDM及相关疾病的一种有前景的治疗策略。

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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