精神分裂症相关基因表达在人类前额叶皮层各层及细胞微环境中的变化 [Visium]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE307403),采用 Visium 空间转录组平台研究人背外侧前额叶皮层(dlPFC)中精神分裂症相关的基因表达变化

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基因组分类OtherGPL246769606
GSE307403: Schizophrenia-linked gene expression changes across cortical layers and cellular microenvironments in human prefrontal cortex [Visium]

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

精神分裂症相关基因表达在人类前额叶皮层各层及细胞微环境中的变化 [Visium]

Schizophrenia-linked gene expression changes across cortical layers and cellular microenvironments in human prefrontal cortex [Visium]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE307403),采用 Visium 空间转录组平台研究人背外侧前额叶皮层(dlPFC)中精神分裂症相关的基因表达变化。样本包括神经典型对照(n=31)和精神分裂症(n=32)脑供体,并结合免疫染色标记神经元周围网、神经元和血管,将差异表达基因映射到皮层六层及细胞微环境。数据可用于探索精神分裂症在皮层分层和细胞微环境中的空间分子关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背外侧前额叶皮层(dlPFC)功能障碍在精神分裂症(SCZ)中的分子机制尚不清楚。dlPFC 细胞类型在六个皮层中空间组织成功能微电路,调控与 SCZ 相关的认知和情绪过程。虽然一些 SCZ 相关基因已显示出跨皮层和细胞类型的区域特异性,但空间分辨转录组学(SRT)可以更明确地映射疾病的分子关联。我们使用 Visium 平台并结合免疫染色标记神经元周围网、神经元和血管,研究了来自神经典型对照(n=31)和 SCZ(n=32)脑供体的人 dlPFC 的空间基因表达变化。然后,将 SCZ 相关 DEG 映射到这些标记的细胞微环境和皮层。主要转录改变

【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:Other、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=GSE307403

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 25 202,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

精神分裂症(SCZ)中背外侧前额叶皮层(dlPFC)功能障碍的分子机制尚不清楚。dlPFC细胞类型在六个皮层中空间组织成功能性微环路,调控与SCZ相关的认知和情绪过程。虽然已在某些SCZ相关基因中证实了皮层分层和细胞类型的区域特异性,但空间分辨转录组学(SRT)能更明确地映射疾病的分子关联。我们利用Visium平台并结合免疫染色标记神经元周围网、神经元和血管系统,研究了神经典型对照(n=31)和SCZ(n=32)脑供体者人dlPFC的空间基因表达变化。随后将SCZ相关差异表达基因(DEGs)映射到这些标记的细胞微环境和皮层分层中。在突触和神经免疫通路中鉴定出主要的转录改变,我们将其定位到神经毡和富含胶质的结构域。

结合 bulk 与单细胞 RNA 研究的整合分析,突显了空间定位胶质细胞群体的不同作用,并鉴定出内皮细胞和小胶质细胞中新型 DEGs 的富集。这些发现得到了以下证据的支持:SCZ 遗传风险在相似结构域中的富集,以及层特异性转录因子与 SCZ 风险变异的关联。使用 Xenium 进行的细胞分辨率 SRT 将层状疾病关联扩展至空间组织化的细胞类型。这些发现突显了 SRT 在识别新型 SCZ 相关生物学方面的独特优势,尤其是对于可能被替代技术遗漏的细胞群体和区室。我们提供了数据资源,以实现空间转录组学数据的样本级可视化(Samui),并在空间结构域(iSEE-layer adjusted)和细胞微环境(iSEE-Neuropil、iSEE-Neuron、iSEE-vasculature、iSEE-PNNs)中探索 SCZ 相关 DEGs。

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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