GSE329865:靶向神经发育相关miR132-3p促进小鼠视神经损伤后的神经保护与轴突再生

研究围绕中枢神经系统投射神经元视网膜神经节细胞(RGC)成熟过程中miR-132 5p与3p臂的表达特征,并在视神经夹伤(ONC)模型中检验miR-132臂特异性敲低对轴突再生与存活的影响

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基因组回归GPL1311210090
GSE329865: Targeting neurodevelopmental miR132-3p promotes neuroprotection and axon regeneration after optic nerve injury in mice

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创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

GSE329865:靶向神经发育相关miR132-3p促进小鼠视神经损伤后的神经保护与轴突再生

Targeting neurodevelopmental miR132-3p promotes neuroprotection and axon regeneration after optic nerve injury in mice

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件GSE329865_series_matrix.txt.gz,主题为高通量测序表达谱,物种为小鼠(10090),平台为GPL13112。研究围绕中枢神经系统投射神经元视网膜神经节细胞(RGC)成熟过程中miR-132 5p与3p臂的表达特征,并在视神经夹伤(ONC)模型中检验miR-132臂特异性敲低对轴突再生与存活的影响。数据可用于分析miR132-3p在神经发育与损伤后再生中的作用,支撑神经保护与轴突再生相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Micro-RNA(miRNA)miR-132在中枢神经系统(CNS)神经元成熟过程中调控轴突从伸长向分支的转换,这一过程与哺乳动物发育中CNS投射神经元内在轴突生长能力的丧失相吻合。然而,在成熟CNS神经元中对miR-132进行实验性靶向是否能够激活因损伤而被切断的轴突的伸长/再生,尚不清楚。在此,我们表征了原型CNS投射神经元——视网膜神经节细胞(RGC)——成熟过程中miR-132 5p和3p臂的表达,然后检验了在体内RGCs中对miR-132臂特异性敲低(KD)是否激活视神经夹伤(ONC)损伤后被切断轴突的伸长/再生。我们鉴定出miR132-3p臂在RGCs中随发育上调,并发现其KD适度但显著地促进了RGC轴突再生和存活。我们还

【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:GPL13112、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=GSE329865

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 02 202,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

微小RNA(miRNA)miR-132在成熟过程中调控中枢神经系统(CNS)神经元的轴突从伸长向分支的转换,这与哺乳动物发育过程中CNS投射神经元内在轴突生长能力的丧失相吻合。然而,在成熟的CNS神经元中对miR-132进行实验性靶向干预是否能激活因损伤而断裂的轴突的伸长/再生,尚不清楚。在此,我们表征了miR-132 5p和3p臂在一种典型CNS投射神经元——视网膜神经节细胞(RGC)——成熟过程中的表达,随后检验了在RGC中对miR-132各臂的特异性敲低(KD)是否能在体内激活因视神经夹伤(ONC)损伤而断裂的轴突的伸长/再生。我们鉴定出miR-132-3p臂在RGC中随发育而上调,并发现其敲低可适度但显著地促进RGC轴突再生和存活。我们还通过对处理后受损RGC进行转录组分析,深入了解了miR-132-3p敲低所调控的生物学过程,结果显示与轴突投射形成相关的发育基因网络出现富集。

因此,神经元miR132-3p在视神经损伤后的轴突再生中发挥作用,未来研究应探讨其潜在机制。

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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