TDP-43过表达诱导细胞功能障碍及ALS相关转录变化

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE329332

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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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

反式反应DNA结合蛋白（TDP-43）在多种神经退行性疾病中起着关键的病理作用，尤其是肌萎缩侧索硬化（ALS）和额颞叶变性（FTLD）。尽管TDP-43在神经退行性疾病中的作用已得到充分证实，但它仍是一个复杂的研究领域，因为目前尚不清楚是核功能丧失、细胞质功能获得，还是两者共同驱动了发病机制。在开发针对TDP-43的候选药物时，TDP-43过表达模型是有利的工具，然而现有模型往往缺乏与患者数据集进行基准比对的全面的RNA-seq数据。鉴于TDP-43过表达作为ALS相关病理模型的价值，我们在HEK293衍生细胞系中开发了一个稳定的诱导型系统，为研究TDP-43失调提供了一个实用且可扩展的平台。利用该系统，我们发现TDP-43过表达反映了与ALS病理相关的关键特征，导致细胞毒性、核质错误定位以及广泛的转录组变化。

此外，对该模型与ALS患者来源数据进行的比较RNA-seq分析揭示了大量重叠，其中TDP-43过表达细胞系中64%的差异表达基因也在ALS患者组织中发现有改变，支持了该模型与疾病的相关性。分析中确定的感兴趣基因包括NUP85、SREBF2、VAMP5、WDR41、CDC23、DKC1和PTS。这一稳定、可诱导的TDP-43过表达模型及其相关的转录组数据集为ALS和其他TDP-43蛋白病研究提供了一个多功能的平台，使得能够研究TDP-43功能障碍的分子驱动因素，识别潜在的疾病相关药理靶点，并评估旨在减轻TDP-43驱动的细胞毒性或恢复TDP-43正常定位的治疗候选物。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。