富含色氨酸饮食通过FFAR3激活改善高脂饮食诱导的认知功能障碍与血脑屏障破坏

源站描述显示研究聚焦高脂饮食诱导的认知功能障碍与血脑屏障破坏,并探索富含色氨酸饮食通过FFAR3激活的保护作用,涉及Morris水迷宫、恐惧条件反射和新物体识别等行为学指标及紧密连接蛋白表达

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基因组分类GPL2424710090
GSE288055: Tryptophan-rich diet improves high-fat diet-induced cognitive dysfunction and blood-brain barrier disruption through FFAR3 activation

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

富含色氨酸饮食通过FFAR3激活改善高脂饮食诱导的认知功能障碍与血脑屏障破坏

Tryptophan-rich diet improves high-fat diet-induced cognitive dysfunction and blood-brain barrier disruption through FFAR3 activation

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序表达谱文件(GSE288055_series_matrix.txt.gz),对应小鼠(10090)样本,平台为GPL24247。源站描述显示研究聚焦高脂饮食诱导的认知功能障碍与血脑屏障破坏,并探索富含色氨酸饮食通过FFAR3激活的保护作用,涉及Morris水迷宫、恐惧条件反射和新物体识别等行为学指标及紧密连接蛋白表达。数据可用于分析色氨酸代谢物IPA相关基因表达变化,支持神经科学与代谢交互机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 26 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):越来越多的证据表明,高脂饮食(HFD)与认知缺陷密切相关。色氨酸(Trp)是一种必需氨基酸,已被认为参与调节代谢和神经通路,但其在缓解HFD诱导的认知功能障碍中的直接作用尚未得到充分探索。我们假设,通过维持血脑屏障(BBB)完整性和神经元功能,提高Trp可利用性可以保护大脑免受HFD诱导的损伤。仅喂食HFD的小鼠在Morris水迷宫、恐惧条件反射和新物体识别测试中表现出缺陷,同时紧密连接蛋白claudin-1和occludin的表达降低。补充Trp使这些行为和分子指标恢复到与正常饮食小鼠相当的水平。值得注意的是,我们鉴定出吲哚-3-丙酸(IPA),一种Trp的代谢物,作为关键介

【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=GSE288055

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 01 202,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

越来越多的证据表明,高脂饮食(HFD)与认知缺陷密切相关。色氨酸(Trp)作为一种必需氨基酸,已被认为参与调节代谢和神经通路,但其在缓解HFD诱导的认知功能障碍中的直接作用尚未得到充分探索。我们假设,提高Trp的可利用性可通过维持血脑屏障(BBB)完整性和神经元功能,保护大脑免受HFD诱导的损伤。仅喂食HFD的小鼠在Morris水迷宫、恐惧条件反射和新物体识别测试中表现出缺陷,同时紧密连接蛋白claudin-1和occludin的表达降低。Trp补充将这些行为和分子指标恢复至与正常饮食小鼠相当的水平。值得注意的是,我们鉴定出Trp的代谢产物吲哚-3-丙酸(IPA)是这些保护作用的关键介质。给予IPA可重现Trp补充所见的认知改善和BBB保护。

转录组分析进一步揭示,补充IPA和Trp均汇聚于调控神经元健康和血脑屏障功能的通路,包括PPAR信号传导、细胞外基质组织和黏附连接调控。在机制上,IPA激活脑微血管内皮细胞中的游离脂肪酸受体3(FFAR3),从而降低细胞旁通透性并恢复紧密连接蛋白表达。总体而言,这些结果凸显了富含Trp饮食在对抗HFD诱导的认知衰退方面的治疗前景,其中IPA介导的FFAR3激活是血脑屏障保护和神经元保护的关键机制。我们的发现为开发新型饮食干预策略以减轻日益加重的肥胖相关神经认知障碍负担铺平了道路。

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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