脑膜淋巴CGRP信号通过脑脊液外流与神经炎症调控偏头痛模型疼痛

该数据集来自omicsdi.org,包含小鼠脑膜淋巴组织中Lyve-1阳性脑膜淋巴内皮细胞的表达数据,这些细胞通过Lyve-1 cre介导的HA标签核糖体从NTG诱导的偏头痛模型小鼠中获取

omicsdi
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时间序列分类Transcriptomics
Meningeal lymphatic CGRP signaling governs pain via cerebrospinal fluid efflux and neuroinflammation in migraine models

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

脑膜淋巴CGRP信号通过脑脊液外流与神经炎症调控偏头痛模型疼痛

该数据集聚焦偏头痛发生机制中脑膜淋巴管所扮演的角色,来源于omicsdi.org,归类于神经系统疾病 / 其他。偏头痛主要通过CGRP信号作用于多种组织而引发疼痛及其他偏头痛症状,本数据集即围绕偏头痛相关CGRP信号对脑膜淋巴管的作用展开表征。数据为小鼠脑膜淋巴组织中Lyve-1阳性脑膜淋巴内皮细胞的表达数据,这些细胞取自经Lyve-1 cre介导的HA标签核糖体标记、并接受NTG诱导偏头痛模型处理的小鼠。基于这些表达数据,研究者获得了700个在脑膜淋巴组织中响应NTG诱导偏头痛而差异表达的基因。数据集主题标签为Transcriptomics,整体属于转录组学范畴的神经科学数据资源。

【数据集背景】

偏头痛是一种以疼痛及其他伴随症状为主要表现的神经系统疾病,其发生主要经由CGRP信号作用于不同组织而介导。脑膜淋巴管作为中枢神经系统引流与免疫交互的重要结构,其在偏头痛中的作用受到关注。该数据集正是为了刻画偏头痛相关CGRP信号对脑膜淋巴管的影响而构建,研究对象为小鼠脑膜淋巴组织,模型为NTG介导的偏头痛模型,旨在从转录组层面揭示脑膜淋巴内皮细胞在偏头痛状态下的分子响应。

【数据内容】

数据集包含来自小鼠脑膜淋巴组织的Lyve-1阳性脑膜淋巴内皮细胞的表达数据。这些细胞通过Lyve-1 cre介导的HA标签核糖体策略获取,即利用Lyve-1启动子驱动的cre重组酶实现细胞特异性标记,并借助HA标签核糖体进行细胞来源的转录本捕获。数据用于识别在脑膜淋巴组织中响应NTG诱导偏头痛而发生差异表达的基因,最终获得700个差异表达基因。主题标签为Transcriptomics,表明数据主体为转录组表达信息。

【采集与来源】

数据来源于omicsdi.org。样本取自小鼠脑膜淋巴组织,具体为Lyve-1阳性脑膜淋巴内皮细胞;这些小鼠为NTG介导的偏头痛模型小鼠,且带有Lyve-1 cre介导的HA标签核糖体标记。源站描述未提供更详细的采样时间、样本数量、测序平台或建库方法等信息。

【适用场景】

该数据集适用于研究偏头痛模型中脑膜淋巴管内皮细胞的转录组变化,可用于分析与CGRP信号相关的脑膜淋巴管功能改变、脑脊液引流与神经炎症等机制方向;也可作为差异表达基因筛选与验证的参考数据,服务于神经科学尤其是偏头痛与脑膜淋巴系统交叉领域的研究。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

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使用方式

数据集获取

源站:https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE266558

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;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

偏头痛主要通过CGRP信号作用于多种组织,从而诱发疼痛及其他偏头痛症状。我们从鼠脑膜淋巴组织中,刻画了偏头痛相关CGRP信号对脑膜淋巴管的作用。在本数据集中,我们纳入了从NTG诱导偏头痛模型小鼠中,经Lyve-1 cre介导的HA标签核糖体所获得的Lyve-1阳性脑膜淋巴内皮细胞的表达数据。这些数据用于筛选出700个在NTG诱导偏头痛后于脑膜淋巴组织中差异表达的基因。

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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