唐氏综合征人皮层发育单细胞多组学图谱:iPSC来源神经异种移植Multiome数据集

该数据集来自NCBI,聚焦唐氏综合征患者iPSC来源神经异种移植模型,提供单细胞转录组与染色质可及性多组学数据。源站描述显示,研究构建了30例孕中期(受孕后10-20周)人胎儿皮层样本的单细胞图谱,发现早期全局转录网络紊乱,涉及约600个神经发育与功能相关基因,主要影响兴奋性神经元,并伴有表达ROR

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基因组分类Other
PRJNA1304504: Single-Cell Multiomic Atlas of Human Cortical Development in Down Syndrome - iPSC-derived Neural Xenografts Multiome Dataset

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

唐氏综合征人皮层发育单细胞多组学图谱:iPSC来源神经异种移植Multiome数据集

该数据集来自NCBI,聚焦唐氏综合征患者iPSC来源神经异种移植模型,提供单细胞转录组与染色质可及性多组学数据。源站描述显示,研究构建了30例孕中期(受孕后10-20周)人胎儿皮层样本的单细胞图谱,发现早期全局转录网络紊乱,涉及约600个神经发育与功能相关基因,主要影响兴奋性神经元,并伴有表达RORB/FOXP1的兴奋性神经元显著减少。数据可用于研究21号染色体基因剂量增加如何影响大脑皮层发育,以及唐氏综合征相关认知障碍的细胞与分子机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):唐氏综合征由21号染色体多出一条拷贝引起,是最常见的遗传性智力障碍,影响高达1/700的活产儿1-3。然而,目前尚不清楚21号染色体上约200个蛋白编码基因的剂量增加如何影响大脑发育,尤其是大脑皮层——这一对高级认知功能至关重要的区域4-7。在此,我们构建了来自30个人胎儿皮层样本的单细胞转录组和染色质可及性图谱,样本取自妊娠中期(受孕后10-20周),这是皮层发育的关键时期8。我们发现了一个早期全局转录网络紊乱,微妙地改变了约600个参与神经发育和功能的基因,主要发生在兴奋性神经元中,并伴有表达RORB/FOXP1的兴奋性神经元显著减少。多模态网络分析预测,21号染色体转录

【主题与分类】

主题标签:Other。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1304504

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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

唐氏综合征由21号染色体多出一条拷贝引起,是最常见的遗传性智力障碍,每700例活产中约有1例受累1-3。然而,21号染色体上约200个蛋白编码基因的剂量增加如何影响大脑发育,尤其是对高级认知功能至关重要的大脑皮层区域,目前仍不清楚4-7。在此,我们构建了30例妊娠中期(受孕后10-20周)人类胎儿皮层样本的单细胞转录组和染色质可及性图谱,该时期是皮层发育的关键阶段8。我们发现早期整体转录网络发生紊乱,轻微改变了约600个参与神经发育和功能的基因,主要发生在兴奋性神经元中,并伴有表达RORB/FOXP1的兴奋性神经元显著减少。多模态网络分析预测,21号染色体转录因子BACH1、PKNOX1和GABPA是控制数十个与智力障碍遗传相关的基因的关键调控枢纽。

在体外干细胞衍生的神经细胞中,反义介导的对这些转录因子活性增高的正常化——这部分重现了唐氏综合征皮层中的分子变化——恢复了其中几个预测的智力障碍相关靶标的表达。最后,一种人源化体内模型复制了唐氏综合征的关键分子特征,而这些特征在体外神经细胞中未能重现。该资源界定了唐氏综合征发育中人类皮层的基因调控图谱,揭示了早期分子和细胞特征及候选治疗靶点,并提供了一个用于其临床前测试的人类体内实验平台。总体设计:我们对来自一名唐氏综合征患者及其同基因对照的iPSC衍生神经移植物(采用Real等人2018年的方法生成)进行了联合单细胞转录和染色质可及性分析(10X Genomics Multiome技术)。

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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