单细胞转录组揭示益生菌逆转新生期吗啡诱导的基因破坏及青少年痛觉过敏

该数据集来自 NCBI GEO,包含新生期小鼠中脑单细胞 RNA 测序数据,共 107,427 个细胞,比较生理盐水、吗啡及吗啡联合益生菌 Bifidobacterium infantis 三组处理

geo
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时间序列分类GPL3429010090
GSE298919: Single-cell transcriptomics reveals probiotic reversal of neonatal morphine-induced gene disruptions underlying adolescent pain hypersensitivity.

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

单细胞转录组揭示益生菌逆转新生期吗啡诱导的基因破坏及青少年痛觉过敏

Single-cell transcriptomics reveals probiotic reversal of neonatal morphine-induced gene disruptions underlying adolescent pain hypersensitivity.

该数据集来自 NCBI GEO,包含新生期小鼠中脑单细胞 RNA 测序数据,共 107,427 个细胞,比较生理盐水、吗啡及吗啡联合益生菌 Bifidobacterium infantis 三组处理。研究覆盖神经元、星形胶质细胞、少突胶质细胞和小胶质细胞的转录组改变,发现吗啡下调 HOX 基因并上调神经递质信号与疼痛相关通路,而益生菌可逆转这些变化。数据可用于探索新生期阿片暴露对青少年疼痛通路的长期影响及益生菌干预机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):新生期吗啡常用于新生儿重症监护病房(NICU)的疼痛管理。然而,其对疼痛通路神经发育的长期影响仍是一个重大关切。中脑是疼痛处理和阿片类介导镇痛的核心区域。在此,我们对来自新生期暴露于生理盐水、吗啡或吗啡联合益生菌 Bifidobacterium infantis(B. infantis)的青少年小鼠的 107,427 个中脑单细胞进行了单细胞 RNA 测序,以研究基因表达。我们发现在神经元、星形胶质细胞、少突胶质细胞和小胶质细胞中转录组存在广泛改变。对差异调控基因的分析显示,在新生期接受吗啡治疗的青少年中,HOX 基因下调,而与神经递质信号和疼痛相关的通路上调。有趣的是,新生期

【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:GPL34290、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=GSE298919

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 12 202,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

新生儿重症监护病房(NICU)常使用吗啡来管理疼痛。然而,其对疼痛通路神经发育的长期影响仍是一个重要关切。中脑是疼痛加工和阿片类药物介导镇痛中发挥核心作用的关键区域。在此,我们对107,427个来自青少年小鼠中脑的单细胞进行了单细胞RNA测序,以研究其基因表达,这些小鼠在新生儿期分别暴露于生理盐水、吗啡或吗啡联合益生菌婴儿双歧杆菌(B. infantis)。我们发现在神经元、星形胶质细胞、少突胶质细胞和小胶质细胞中转录组存在广泛改变。对差异调控基因的分析显示,在新生儿期接受吗啡治疗的青少年中,HOX基因下调,而与神经递质信号和疼痛相关的通路上调。有趣的是,新生儿期补充益生菌减轻了这些吗啡诱导的转录组改变。本研究提供了首个新生儿期吗啡暴露及益生菌干预后青少年中脑的单细胞RNA测序数据集。

这些发现为早期阿片类药物暴露对神经发育的影响提供了新的见解,并突显了针对微生物组的干预措施的治疗潜力。

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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