progenitor cell介导的中枢神经系统再生中跨胚层来源细胞谱系的自发分化

该数据集来自NCBI GEO,包含一个高通量测序表达谱文件,聚焦于中枢神经系统脱髓鞘损伤后,少突胶质前体细胞(OPC)向Schwann细胞命运转换的机制

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时间序列分类GPL2239610116
GSE311740: Spontaneous differentiation across cell lineages of separate germ layer origin during progenitor cell-mediated regeneration of the central nervous system

基本信息

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时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

progenitor cell介导的中枢神经系统再生中跨胚层来源细胞谱系的自发分化

Spontaneous differentiation across cell lineages of separate germ layer origin during progenitor cell-mediated regeneration of the central nervous system

该数据集来自NCBI GEO,包含一个高通量测序表达谱文件,聚焦于中枢神经系统脱髓鞘损伤后,少突胶质前体细胞(OPC)向Schwann细胞命运转换的机制。研究利用单细胞RNA测序鉴定出共表达Schwann细胞标志物的OPC亚群,并发现整合素信号和骨形态发生蛋白相关基因显著上调。数据可用于研究神经胶质细胞谱系可塑性、中枢神经系统髓鞘再生机制及相关神经系统疾病(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在稳态条件下,中枢神经系统(CNS)的轴突由少突胶质细胞髓鞘化。然而,在脱髓鞘反应中,周围神经系统(PNS)的髓鞘化胶质细胞——Schwann细胞(SCs)——可参与CNS髓鞘再生。谱系追踪研究表明,许多CNS髓鞘再生的SCs以及髓鞘再生的少突胶质细胞,均来源于称为少突胶质前体细胞(OPCs)的成体CNS干细胞。本文描述了神经上皮来源的OPCs向SCs(通常为神经嵴来源的细胞)命运转换的机制。利用单细胞RNA测序,我们鉴定出脱髓鞘病变内共表达SC标志物的OPC亚群。在该SC预置组中,差异基因分析显示参与整合素信号和骨形态发生蛋白的基因显著上调。

【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:GPL22396、10116。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=GSE311740

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 24 202,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

在稳态条件下,中枢神经系统(CNS)的轴突由少突胶质细胞髓鞘化。然而,在脱髓鞘反应中,周围神经系统(PNS)的髓鞘化胶质细胞——施万细胞(SCs)——可参与CNS的髓鞘再生。谱系追踪研究表明,许多参与CNS髓鞘再生的SCs以及髓鞘再生的少突胶质细胞,均来源于成体CNS干细胞——少突胶质祖细胞(OPCs)。本文阐述了神经上皮来源的OPCs向通常起源于神经嵴的SCs发生命运转换的机制。利用单细胞RNA测序,我们在脱髓鞘病灶中鉴定出一个共表达SC标志物的OPC亚群。在该SC预置组中,差异基因分析显示参与整合素信号传导和骨形态发生蛋白(BMP)激活的基因显著上调。

我们发现,BMP4和玻连蛋白(一种细胞外基质分子和整合素配体)是足以诱导OPC向SC分化的外部线索,它们直接作用于转录因子OLIG2和SOX10,这两个因子是少突胶质细胞和SC细胞命运的关键调控因子。我们还表明,通过抑制Olig2的表达水平并维持Sox10的表达水平,可以直接将OPC编程为SC命运。OPC来源的SC在形态和转录上与原发性SC相似,并且能够以周围型髓鞘包裹中枢神经系统轴突。我们的发现表明,环境中与损伤相关的变化会破坏少突胶质转录因子网络的稳定性,从而在中枢神经系统髓鞘再生过程中使OPC能够选择替代性的命运。

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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