GSE298722:病理性α-Synuclein经TNFα-NF-κB激活破坏血脑屏障并加重轴索病变

研究聚焦病理性α-Synuclein(PFF)通过TNFα-NF-κB通路激活免疫反应、增加脑内皮单层通透性并破坏血脑屏障,进而加重轴索病变,涉及体外脑内皮细胞模型及PFF诱导的α-Synucleinopathy与转基因动物模型(G2-3)

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基因组分类GPL246769606
GSE298722: TNFα-NF-κB activation through pathological α-Synuclein disrupts the BBB and exacerbates axonopathy

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

GSE298722:病理性α-Synuclein经TNFα-NF-κB激活破坏血脑屏障并加重轴索病变

TNFα-NF-κB activation through pathological α-Synuclein disrupts the BBB and exacerbates axonopathy

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE298722_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱,物种为9606(人类),平台为GPL24676。研究聚焦病理性α-Synuclein(PFF)通过TNFα-NF-κB通路激活免疫反应、增加脑内皮单层通透性并破坏血脑屏障,进而加重轴索病变,涉及体外脑内皮细胞模型及PFF诱导的α-Synucleinopathy与转基因动物模型(G2-3)。数据可用于分析α-Syn相关血管病变的转录表达变化及潜在治疗靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):血脑屏障(BBB)功能障碍被认为是神经退行性疾病进展的关键因素,但其发病机制细节及其对神经退行性变的影响仍不清楚。本研究旨在揭示Synucleinopathy中的聚集蛋白α-Synuclein(α-Syn)对BBB完整性和功能的病理效应,并确定α-Syn相关血管病变的治疗靶点。使用脑内皮细胞模型,我们研究了预形成纤维α-Syn(PFF)对BBB完整性的病理效应,采用生成对抗网络(GAN)深度学习分析病理变化。我们发现PFF激活免疫反应,通过TNFα-NF-κB通路增加内皮单层通透性。进一步使用PFF诱导α-Synucleinopathy的体内研究和转基因动物模型(G2-3)揭示,α-Syn聚集

【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:GPL24676、9606。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=GSE298722

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 07 202,引用时请注意版本时效。

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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

血脑屏障(BBB)功能障碍被认为是神经退行性疾病进展的关键因素,但其发病机制及对神经退行性变影响的详细机制仍不清楚。本研究旨在揭示α-突触核蛋白(α-Syn)——突触核蛋白病中的一种聚集蛋白——对BBB完整性和功能的病理效应,并确定α-Syn相关血管病的治疗靶点。利用脑内皮细胞模型,我们研究了预形成纤维α-Syn(PFF)对BBB完整性的病理效应,并采用生成对抗网络(GAN)深度学习分析病理变化。我们发现PFF激活免疫反应,通过TNFα-NF-κB通路增加内皮单层通透性。进一步的体内研究采用PFF诱导的突触核蛋白病和转基因动物模型(G2-3),揭示α-Syn聚集破坏BBB,导致轴突变性,而使用不穿透BBB的TNFα抑制剂依那西普治疗可减轻该变性。这些发现表明,靶向脑内皮TNFα信号通路可能是突触核蛋白病相关神经退行性疾病的潜在治疗策略。

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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