调节性T细胞不稳定性经β-catenin-紧密连接轴促进血脑屏障破坏导致围手术期神经认知障碍

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件 GSE337348_series_matrix.txt.gz,基于高通量测序对老年手术患者围手术期外周血单个核细胞进行表达谱分析

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基因组分类GPL246769606
GSE337348: Regulatory T Cell Instability Facilitates Blood-Brain Barrier Disruption via the β-catenin-Tight Junctions Axis, Leading to Perioperative Neurocognitive Disorders

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

调节性T细胞不稳定性经β-catenin-紧密连接轴促进血脑屏障破坏导致围手术期神经认知障碍

Regulatory T Cell Instability Facilitates Blood-Brain Barrier Disruption via the β-catenin-Tight Junctions Axis, Leading to Perioperative Neurocognitive Disorders

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件 GSE337348_series_matrix.txt.gz,基于高通量测序对老年手术患者围手术期外周血单个核细胞进行表达谱分析。研究聚焦调节性 T 细胞不稳定性与血脑屏障破坏及围手术期神经认知障碍的关系,涉及 CD4+ T 细胞区室重塑、Treg 丢失与功能失稳等特征。数据可用于探索围手术期免疫失调机制、Treg 炎症表型转变及血脑屏障完整性相关的转录组分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):围手术期神经认知障碍(PND)是老年手术患者的重要神经系统并发症,但其潜在的免疫介导机制仍不清楚。血脑屏障(BBB)破坏日益被认为是 PND 中的关键神经血管事件,并可能源于围手术期免疫失调。调节性 T 细胞(Tregs)是神经血管稳态和 BBB 完整性的关键介质。因此,我们研究了围手术期 Treg 不稳定性是否促进 BBB 破坏和 PND。对老年手术患者围手术期 PBMCs 的单细胞转录组分析显示,CD4+ T 细胞区室发生显著重塑,其特征是 Treg 不成比例的丢失和功能失稳。Tregs 从静息和免疫抑制状态转向炎症表型,伴随调节因子表达降低

【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:GPL24676、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=GSE337348

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 27 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

围手术期神经认知障碍(PND)是老年手术患者的重要神经系统并发症,但其潜在的免疫介导机制仍不明确。血脑屏障(BBB)破坏日益被认为是PND中的关键神经血管事件,并可能源于围手术期免疫失调。调节性T细胞(Tregs)是神经血管稳态和BBB完整性的关键介质。因此,我们研究了围手术期Treg不稳定性是否导致BBB破坏和PND。对老年手术患者围手术期PBMCs的单细胞转录组分析显示,CD4+ T细胞区室发生显著重塑,其特征是Treg不成比例的丢失和功能失稳。Tregs从静息和免疫抑制状态向炎症表型转变,伴随调节性和组织修复基因表达降低,包括FOXP3、CTLA4、PDCD1和AREG。Tregs的比较转录组分析鉴定了34个右美托咪定校正基因,其中编码β-catenin的CTNNB1成为蛋白质-蛋白质相互作用网络中的主导枢纽。

这些发现表明,β-catenin信号受损是围手术期Treg失稳的核心驱动因素。小鼠海马scRNA-seq显示,术后内皮重塑的特征为S1pr1和Cldn5表达降低、Icam1表达升高。在小鼠PND模型中,β-catenin激活恢复了术后Treg丰度和调节性基因表达,同时保留了海马内皮屏障程序,表现为S1PR1和Claudin-5升高、ICAM1表达降低。这些保护效应被PC61介导的Treg清除所消除,表明其机制依赖于Treg。此外,用重组PD-L1恢复Treg稳态可保护血脑屏障超微结构完整性、减少伊文思蓝所定义的血脑屏障渗漏、减轻海马神经炎症,并改善c

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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