肉毒神经毒素A在人感觉神经元疼痛调控中的信号传导

该数据集来自 NCBI GEO(GSE300240),研究肉毒神经毒素 A1(BoNT/A1)在人感觉神经元中的疼痛调控信号机制

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GSE300240: Botulinum Neurotoxin A Signaling in Pain Modulation within Human Sensory Neurons

基本信息

模态
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创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

肉毒神经毒素A在人感觉神经元疼痛调控中的信号传导

Botulinum Neurotoxin A Signaling in Pain Modulation within Human Sensory Neurons

该数据集来自 NCBI GEO(GSE300240),研究肉毒神经毒素 A1(BoNT/A1)在人感觉神经元中的疼痛调控信号机制。数据基于高通量 RNA 测序,对经 BoNT/A1 处理的人背根神经节(DRG)分离培养神经元进行转录组表达谱分析,并涉及 SNAP25、SV2C、CALCA 等关键靶点的验证。数据集包含 1 个文件,可用于探索 BoNT/A1 对人感觉神经元基因表达的影响及其在慢性偏头痛等疼痛治疗中的潜在作用机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肉毒神经毒素 A1(BoNT/A1)是慢性偏头痛的有效治疗方法,但其对人感觉神经元的直接作用机制尚未被测试。虽然对大鼠背根神经节(DRG)和三叉神经节(TG)的研究表明,BoNT/A1 通过切割 SNAP-25 抑制神经传递,包括降钙素基因相关肽(CGRP)的释放,但此前仅有一项研究评估了其对人类 DRG 神经元的作用。本研究的目的是了解 BoNT/A1 在人感觉神经元中的作用机制,并使用 RNA 测序评估 BoNT/A1 处理的转录组学后果。使用从器官捐献者获得的 DRG,通过挖掘现有转录组数据集以及免疫组织化学验证了关键靶点(包括 SNAP25、SV2C 和 CALCA)的表达。使用经 BoNT/A1 处理的培养解离人 DRG 神经元来 e

【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:GPL30173、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=GSE300240

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 02 202,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

肉毒神经毒素A1(BoNT/A1)是治疗慢性偏头痛的有效方法,但其对人类感觉神经元的直接作用机制尚未得到验证。虽然针对啮齿动物背根神经节(DRG)和三叉神经节(TG)的研究表明,BoNT/A1通过切割SNAP-25抑制神经传递,包括降钙素基因相关肽(CGRP)的释放,但此前仅有一项研究评估了其对人类DRG神经元的作用。本研究旨在了解BoNT/A1在人类感觉神经元中的作用机制,并利用RNA测序评估BoNT/A1处理后的转录组学后果。利用从器官捐献者获得的DRG,通过挖掘现有转录组数据集以及免疫组织化学,验证了关键靶点(包括SNAP25、SV2C和CALCA)的表达。使用经BoNT/A1处理的培养解离人类DRG神经元,检测SNAP25的切割、CGRP的释放以及BoNT/A1处理后的转录组变化。研究发现SV2C在人类DRG神经元中广泛表达,其表达模式与CGRP表达完全重叠。

与这一发现一致,BoNT/A1破坏了人类DRG神经元中的SNARE蛋白复合物,表现为大多数躯体感觉神经元中SNAP-25的裂解以及辣椒素诱发的CGRP释放减少,表明囊泡融合受损。此外,批量RNA测序实验显示,负责神经元神经递质和神经肽释放的大部分基因表达下调,提示BoNT/A调节神经传递的一种新机制。这些结果为BoNT/A在人体中发挥镇痛作用的分子机制提供了新的见解。

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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