未损伤小鼠视网膜中Notch信号抑制与强制细胞周期重入协同驱动Müller胶质重编程

该数据集来自NCBI GEO,包含未损伤小鼠视网膜中Notch信号抑制与强制细胞周期重入协同驱动Müller胶质重编程的研究数据

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时间序列分类GPL2424710090
GSE331267: Synergistic Inhibition of Notch Signaling and Forced Cell Cycle Re-entry drive Müller Glia reprogramming in Uninjured Mouse Retina

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

未损伤小鼠视网膜中Notch信号抑制与强制细胞周期重入协同驱动Müller胶质重编程

Synergistic Inhibition of Notch Signaling and Forced Cell Cycle Re-entry drive Müller Glia reprogramming in Uninjured Mouse Retina

该数据集来自NCBI GEO,包含未损伤小鼠视网膜中Notch信号抑制与强制细胞周期重入协同驱动Müller胶质重编程的研究数据。数据覆盖高通量测序的基因组结合/占据谱分析,涉及Rbpj条件性敲除及cyclin D1过表达与p27Kip1抑制的组合干预。可用于探索Müller胶质向神经元转分化的分子机制、Notch信号在神经发生潜能中的调控作用,以及视网膜再生相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在再生物种(如硬骨鱼)中,Müller胶质在损伤后自主重新进入细胞周期并产生功能性视网膜神经元。相比之下,由于MG的增殖和再生能力有限,哺乳动物视网膜神经元的丢失是不可逆的。已开发出多种策略来诱导成熟小鼠MG的增殖,无论是否损伤,但大多数MG子细胞仍保持胶质细胞命运。在这里,我们发现MG后代维持高Notch信号,这可能限制其神经发生潜能。条件性敲除Rbpj(Notch的核心转录效应因子)可在不增殖的情况下诱导成熟MG向神经元的有限转化。然而,Rbpj敲除与通过过表达cyclin D1和抑制p27Kip1强制MG增殖相结合,显著促进了MG去分化和神经元的异位表达

【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:GPL24247、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=GSE331267

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 12 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

在再生能力强的物种(如硬骨鱼)中,Müller胶质细胞(MG)在损伤后能自主重新进入细胞周期,并产生功能性视网膜神经元。相比之下,由于MG的增殖和再生能力有限,哺乳动物视网膜神经元的丢失是不可逆的。目前已开发出多种策略,无论是否伴随损伤,均可诱导成熟小鼠MG增殖,但大多数MG子细胞仍保持胶质细胞命运。本研究发现,MG子代维持高Notch信号活性,这可能限制了其神经发生潜能。条件性敲除Rbpj(Notch的核心转录效应因子)可在不增殖的情况下诱导成熟MG发生有限的MG向神经元转化。然而,在未损伤的小鼠视网膜中,敲除Rbpj并联合通过过表达cyclin D1和抑制p27Kip1强制MG增殖,可显著促进MG去分化以及MG子细胞中神经元标志物Otx2的异位表达。

将Notch抑制与MG细胞周期再激活相结合,不仅增加了由MG产生的双极细胞和無长突细胞样细胞的数量,还促进了其向ON-锥体、OFF-锥体和视杆双极细胞亚型的进一步分化。单核RNA和ATAC测序数据显示,Notch抑制促进了MG来源的祖细胞样细胞的形成,而MG增殖增加了神经发生基因的染色质可及性。值得注意的是,尽管成熟不完全,大多数MG来源的细胞仍能长期存活。总之,我们的研究结果阐明了Notch抑制和MG增殖单独或联合如何影响哺乳动物视网膜中MG的再生潜力。

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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