Nfe2l3 促进体内损伤后神经保护与长距离轴突再生 [第三方:scRNA-seq]

该数据集来自 NCBI,标题为 Nfe2l3 促进体内损伤后神经保护与长距离轴突再生,属于第三方 scRNA-seq 数据,归入神经系统疾病/其他分类

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基因组分类10090
GSE253839: Nfe2l3 promotes neuroprotection and long-distance axon regeneration after injury in vivo [Third party: scRNA-seq]

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

Nfe2l3 促进体内损伤后神经保护与长距离轴突再生 [第三方:scRNA-seq]

Nfe2l3 promotes neuroprotection and long-distance axon regeneration after injury in vivo [Third party: scRNA-seq]

该数据集来自 NCBI,标题为 Nfe2l3 促进体内损伤后神经保护与长距离轴突再生,属于第三方 scRNA-seq 数据,归入神经系统疾病/其他分类。数据涉及皮质与视网膜神经节细胞(RGC)等中枢神经系统投射神经元的单细胞 RNA 测序表达谱,用于比较 Nfe2l1、Nfe2l2 与 Nfe2l3 的表达,并研究 Nfe2l3 在损伤后神经保护与轴突再生中的作用及其相关基因网络。可用于神经元氧化应激响应、发育与损伤后表达变化及再生机制的分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):核因子红系 2 样(Nfe2l)基因家族成员 1-3 介导细胞对氧化应激的反应,包括在中枢神经系统(CNS)中。然而,Nfe2l3 的神经元功能尚不清楚。在此,我们比较评估了 Nfe2l1、Nfe2l2 和 Nfe2l3 在单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)分析的皮质和视网膜神经节细胞(RGC)CNS 投射神经元中的表达,研究了 Nfe2l3 是否在体内调节 CNS 损伤后的神经保护和轴突再生,并表征了神经元中与 Nfe2l3 相关的基因网络。我们发现,Nfe2l3 表达在发育中的未成熟皮质和 RGC 投射神经元中短暂达到峰值,但在成年神经元中几乎消失,且在损伤后不上调。此外,在视网膜内,Nfe2l3 富集于 RGC,而 Nfe2l1 和 Nfe2l2 在其他视网膜细胞类型中也大量表达,并且

【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=GSE253839

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 11 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

核因子E2相关因子(Nfe2l)基因家族成员1-3介导细胞对氧化应激的反应,包括在中枢神经系统(CNS)中。然而,Nfe2l3的神经元功能尚不清楚。在此,我们比较评估了Nfe2l1、Nfe2l2和Nfe2l3在单细胞RNA测序(scRNA-seq)分析的大脑皮层和视网膜神经节细胞(RGC)CNS投射神经元中的表达,研究了Nfe2l3是否在体内调节CNS损伤后的神经保护和轴突再生,并表征了神经元中与Nfe2l3相关的基因网络。我们发现,Nfe2l3的表达在发育中的未成熟皮层和RGC投射神经元中短暂达到峰值,但在成年神经元中几乎消失,且损伤后不上调。此外,在视网膜内,Nfe2l3富集于RGCs,而Nfe2l1和Nfe2l2在其他视网膜细胞类型中也大量表达,并在损伤后上调。我们还发现,通过局部眼内病毒载体递送在受损RGCs中表达Nfe2l3,可促进体内视神经损伤后的神经保护和长距离轴突再生。

此外,Nfe2l3治疗提供了与靶向Pten和Klf9的病毒载体相似的神经保护和轴突再生程度,Pten和Klf9是神经保护和长距离轴突再生的著名调节因子。最后,我们通过生物信息学方法表征了神经元中与Nfe2l3相关的基因网络,揭示了Nfe2l3与已确立的神经保护和轴突再生机制的关联。因此,Nfe2l3是一种新型的神经保护和促进轴突再生的因子,具有治疗中枢神经系统损伤和疾病的治疗潜力。

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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