Tomatidine 对衰老小鼠认知功能与细胞衰老的干预研究数据集

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个 series matrix 文件,基于高通量测序表达谱分析,研究 Tomatidine 作为 senotherapeutic 化合物对衰老小鼠的作用

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基因组预测GPL3447510090
GSE312732: Tomatidine is a senotherapeutic compound that improves cognitive function and reduces cellular senescence in aged mice

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

Tomatidine 对衰老小鼠认知功能与细胞衰老的干预研究数据集

Tomatidine is a senotherapeutic compound that improves cognitive function and reduces cellular senescence in aged mice

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个 series matrix 文件,基于高通量测序表达谱分析,研究 Tomatidine 作为 senotherapeutic 化合物对衰老小鼠的作用。数据覆盖神经系统相关表型与细胞衰老标志物,可用于探索 Tomatidine 干预后基因表达变化与认知功能改善之间的关联,并支持衰老相关神经炎症、微胶质激活及脑内皮细胞衰老等方向的预测建模分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):细胞衰老参与多种组织(包括大脑)的衰老及年龄相关功能障碍。在此,我们鉴定出 tomatidine——一种天然存在于番茄中的 tomatine 苷元——作为一种 senotherapeutic 剂。在体外,tomatidine 选择性抑制衰老的人脑微血管内皮细胞中的 SASP 表达,而不影响 p16Ink4a 或 p21Cip1 水平。在衰老小鼠中,膳食 tomatidine 减少了衰弱并改善了运动协调和认知表现。这些功能益处伴随着肝脏、皮肤和海马神经元中衰老标志物(如 p16、p21 和端粒相关 DNA 损伤灶)的减少,以及神经炎症和小胶质细胞激活的降低。Tomatidine 还减少了脑内皮细胞中的衰老并增加了紧密连接相关蛋白的表达。总之,这些发现表明

【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:GPL34475、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=GSE312732

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 04 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

细胞衰老参与多种组织(包括大脑)的衰老及年龄相关功能障碍。在此,我们鉴定出番茄碱(tomatidine)——一种天然存在于番茄中的番茄苷(tomatine)苷元——作为一种衰老治疗剂。在体外实验中,番茄碱选择性抑制衰老的人脑微血管内皮细胞中SASP的表达,而不影响p16Ink4a或p21Cip1水平。在老年小鼠中,膳食补充番茄碱可减轻衰弱程度,并改善运动协调能力和认知表现。这些功能获益伴随着肝脏、皮肤和海马神经元中衰老标志物(如p16、p21及端粒相关DNA损伤灶)的减少,以及神经炎症和小胶质细胞活化的降低。番茄碱还减少了脑内皮细胞的衰老,并增加了紧密连接相关蛋白的表达。综上,这些发现表明番茄碱是一种有前景的衰老治疗剂,具有在衰老过程中保护认知功能和血管功能的潜力。

作为一种具有口服生物利用度和良好安全性的天然化合物,番茄碱在未来的治疗开发中具有强大的转化前景。

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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