GSE77681:C9orf72 是小鼠巨噬细胞和小胶质细胞正常功能所必需的

数据可用于研究 C9orf72 缺失导致的溶酶体蓄积、免疫反应改变及年龄相关神经炎症,为肌萎缩侧索硬化(ALS)和额颞叶痴呆相关机制分析提供表达谱资源(来源 NCBI)

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基因组分类GPL1311210090
GSE77681: C9orf72 is required for proper macrophage and microglial function in mice

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

GSE77681:C9orf72 是小鼠巨噬细胞和小胶质细胞正常功能所必需的

C9orf72 is required for proper macrophage and microglial function in mice

该数据集来自 NCBI GEO(GSE77681),包含 1 个文件 GSE77681_series_matrix.txt.gz,基于高通量测序表达谱(GPL13112,小鼠 10090),围绕 C9orf72 基因在小鼠巨噬细胞和小胶质细胞中的功能展开。数据可用于研究 C9orf72 缺失导致的溶酶体蓄积、免疫反应改变及年龄相关神经炎症,为肌萎缩侧索硬化(ALS)和额颞叶痴呆相关机制分析提供表达谱资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 08 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):C9orf72 基因非编码区六核苷酸重复序列(GGGGCC)的扩增是肌萎缩侧索硬化(ALS)和额颞叶痴呆最常见的遗传病因。在重复扩增携带者中可见 C9orf72 表达降低,提示功能丧失可能在疾病中起作用。我们发现,两个独立的、在所有组织中缺乏 C9orf72 直系同源基因(3110043O21Rik)的小鼠品系发育正常,且衰老过程中未出现运动神经元疾病。相反,C9orf72 缺失小鼠出现进行性脾肿大和淋巴结病,并伴有充盈的巨噬细胞样细胞积聚。C9orf72 在髓系细胞中表达最高,C9orf72 缺失导致巨噬细胞和小胶质细胞中溶酶体蓄积及免疫反应改变,并伴有与 C9orf72 ALS 而非散发性 ALS 患者组织相似的年龄相关神经炎症。因此,C9orf72 是正常功能所必需的

【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=GSE77681

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 201,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

C9orf72基因非编码区六核苷酸重复序列(GGGGCC)的扩增是肌萎缩侧索硬化症(ALS)和额颞叶痴呆最常见的遗传病因。在扩增携带者中可见C9orf72表达降低,提示功能缺失可能在疾病中发挥作用。我们发现,两个独立的小鼠品系在所有组织中均缺失C9orf72直系同源基因(3110043O21Rik),其发育正常且衰老过程中未出现运动神经元疾病。相反,C9orf72缺失小鼠出现了进行性脾肿大和淋巴结病,并伴有充盈的巨噬细胞样细胞积聚。C9orf72在髓系细胞中表达最高,C9orf72缺失导致巨噬细胞和小胶质细胞中溶酶体蓄积及免疫反应改变,并伴有与C9orf72 ALS相似但与散发性ALS患者组织不同的年龄相关神经炎症。因此,C9orf72是髓系细胞正常功能所必需的,而小胶质细胞功能改变可能促进C9orf72扩增携带者的神经退行性变。

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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