二十碳五烯酸重编程脑血管代谢并损害脑损伤后修复:与慢性创伤性脑病相关的人脑RNA-seq数据集

该数据集来自NCBI GEO,包含人脑组织的RNA-seq表达谱数据,用于研究二十碳五烯酸(EPA)在重复性轻度创伤性脑损伤后对脑血管代谢和修复的影响,并与慢性创伤性脑病(CTE)相关联

geo
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基因组回归GPL167919606
GSE319253: Eicosapentaenoic Acid Reprograms Cerebrovascular Metabolism and Impairs Repair after Brain Injury, with Relevance to Chronic Traumatic Encephalopathy [human_brain_OnurE_RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

二十碳五烯酸重编程脑血管代谢并损害脑损伤后修复:与慢性创伤性脑病相关的人脑RNA-seq数据集

Eicosapentaenoic Acid Reprograms Cerebrovascular Metabolism and Impairs Repair after Brain Injury, with Relevance to Chronic Traumatic Encephalopathy [human_brain_OnurE_RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含人脑组织的RNA-seq表达谱数据,用于研究二十碳五烯酸(EPA)在重复性轻度创伤性脑损伤后对脑血管代谢和修复的影响,并与慢性创伤性脑病(CTE)相关联。数据涵盖转录组表达信息,可用于分析脑损伤后血管生成程序与脂肪酸代谢的变化,探索EPA积累与神经血管功能障碍之间的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):重复性轻度创伤性脑损伤(rmTBI)先于慢性创伤性脑病(CTE)发生,并涉及神经血管功能障碍。Omega-3多不饱和脂肪酸(PUFA)被宣传为具有神经保护作用,但脑损伤后的长期效应仍不确定。我们揭示了与二十碳五烯酸(EPA,一种源自鱼油的主要PUFA)在大脑中积累相关的代谢脆弱性。在鱼油饮食模型中,EPA在基线时积累,但在rmTBI后选择性耗竭,这与损伤相关代谢重塑期间的动员一致。该模式与基质重塑、内皮变性和神经血管功能受损同时发生。皮层转录组学表明血管生成程序减少而脂肪酸代谢增加,脂质组学将EPA与适应不良的脂质参与联系起来。使用代谢适应

【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:GPL16791、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=GSE319253

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE319253

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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

重复性轻度创伤性脑损伤(rmTBI)是慢性创伤性脑病(CTE)的前驱因素,并涉及神经血管功能障碍。Omega-3多不饱和脂肪酸(PUFA)被宣传具有神经保护作用,但脑损伤后的长期效应仍不确定。我们发现了一种与二十碳五烯酸(EPA)脑内蓄积相关的代谢脆弱性,EPA是一种主要来源于鱼油的PUFA。在鱼油饮食模型中,EPA在基线时蓄积,但在rmTBI后选择性耗竭,这与损伤相关代谢重塑过程中的动员一致。该模式与基质重塑、内皮退化和神经血管功能受损同时出现。皮层转录组学显示血管生成程序减少而脂肪酸代谢增加,脂质组学将EPA与适应不良的脂质参与联系起来。使用代谢适应的内皮细胞进行的机制研究表明,EPA选择性损害修复功能。对死后CTE脑组织的分析揭示了平行的血管和代谢基因表达变化,增强了转化相关性。

这些发现共同挑战了脑损伤后omega-3具有统一神经保护作用的假设。

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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