SARS-CoV-2经鼻给药引发小鼠三叉神经节与脑干细胞分子改变:聚焦偏头痛相关伤害性通路
该数据集来自NCBI,包含GSE308948系列矩阵文件,聚焦SARS-CoV-2经鼻感染K18-hACE2小鼠后三叉神经节与脑干(特别是脊髓三叉神经核)的细胞与分子改变

基本信息
资源简介
SARS-CoV-2经鼻给药引发小鼠三叉神经节与脑干细胞分子改变:聚焦偏头痛相关伤害性通路
Intranasal delivery of SARS-CoV-2 triggers cellular and molecular alterations in the mouse trigeminal ganglion and brainstem: focus on the nociceptive pathways related to migraine
该数据集来自NCBI,包含GSE308948系列矩阵文件,聚焦SARS-CoV-2经鼻感染K18-hACE2小鼠后三叉神经节与脑干(特别是脊髓三叉神经核)的细胞与分子改变。研究通过RNA测序、RNAscope和免疫等方法,检测病毒进入相关蛋白ACE2、TMPRSS2、NRP1及病毒核衣壳和刺突蛋白的表达,关注与偏头痛相关的伤害性通路。数据可用于探索COVID-19相关头痛的机制及神经免疫互作(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 23 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):头痛疾病,包括偏头痛,是COVID-19的常见症状,可能源于三叉神经节(TG)和脑干中继结构的敏化。近期研究表明SARS-CoV-2可能侵入鼻腔内的三叉神经末梢。然而,尽管有这些见解,其确切潜在机制仍知之甚少。在此,我们研究了感染SARS-CoV-2的K18-hACE2小鼠模型中TG和脑干的细胞和分子变化,特别关注脊髓三叉神经核。我们首先确认了在两种结构中参与SARS-CoV-2细胞进入的细胞蛋白(ACE2、TMPRSS2和NRP1)的表达。此外,我们通过多模态方法(RNA测序、RNAscope和免疫)报告了感染后6天TG和脑干中病毒核衣壳(N)和刺突(S)蛋白的表达
【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:GPL34328、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=GSE308948
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 01 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
头痛疾病,包括偏头痛,是COVID-19的常见症状,可能源于三叉神经节(TG)和脑干中继结构的敏化。近期研究表明,SARS-CoV-2可能侵入鼻腔内的三叉神经末梢。然而,尽管有这些认识,其确切的内在机制仍知之甚少。本研究以感染SARS-CoV-2的K18-hACE2小鼠模型为对象,探讨了三叉神经节和脑干中的细胞与分子变化,并特别关注三叉神经脊束核。我们首先确认了在这两个结构中参与SARS-CoV-2细胞进入的细胞蛋白(ACE2、TMPRSS2和NRP1)的表达。此外,我们通过多模态方法(RNA测序、RNAscope和免疫组织荧光)报道了感染后6天三叉神经节和脑干中病毒核衣壳(N)蛋白和刺突(S)蛋白的表达。在三叉神经节中,SARS-CoV-2的S蛋白和N蛋白在神经纤维以及瞬时受体电位香草酸亚型1(TRPV1)和降钙素基因相关肽(CGRP)伤害性神经元中均被检测到。
对感染K18-hACE2小鼠三叉神经节的转录组学分析显示,基因表达发生显著变化,包括Ccl2、Atf3、Cxcl10、Saa3、Plin4等基因。此外,在这些小鼠感染后的三叉神经节中检测到ATF3和Iba1免疫反应性增强。在脑干中,SARS-CoV-2蛋白仅见于神经元,未在星形胶质细胞或小胶质细胞中检测到,后者在K18-hACE2感染小鼠中呈现活化形态。批量RNA-Seq分析明确证实了细胞因子和趋化因子风暴、炎症小体活化(Gsdmd、Casp4/1、Nlrp3)、神经元活化分子标志物(Jun、Fos、Fosb)、神经元损伤标志物(Atf3)以及疼痛标志物(Gfra1、Ntrk1、Ptgs2)。我们还发现,大量被感染的神经元位于CGRP阳性伤害性神经纤维密集网络内或与其紧密接触。
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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