帕金森病阑尾自噬-溶酶体系统表观遗传失活(小鼠rAAV α-syn)

该数据集来自NCBI GEO,聚焦帕金森病中胃肠道α-synuclein病理与自噬-溶酶体系统(ALP)的表观遗传改变。数据包含小鼠rAAV α-syn模型相关的高通量甲基化测序信息,文件为GSE135745系列矩阵

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基因组分类GPL167919606
GSE135745: Epigenetic inactivation of the autophagy-lysosomal system in the Parkinson’s disease appendix (4: Mice_rAAV a-syn)

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

帕金森病阑尾自噬-溶酶体系统表观遗传失活(小鼠rAAV α-syn)

Epigenetic inactivation of the autophagy-lysosomal system in the Parkinson’s disease appendix (4: Mice_rAAV a-syn)

该数据集来自NCBI GEO,聚焦帕金森病中胃肠道α-synuclein病理与自噬-溶酶体系统(ALP)的表观遗传改变。数据包含小鼠rAAV α-syn模型相关的高通量甲基化测序信息,文件为GSE135745系列矩阵。源站描述指出,在PD患者阑尾和脑组织中521个ALP基因的DNA甲基化呈现广泛高甲基化,且溶酶体基因在两个区域均下调。该数据可用于研究ALP基因甲基化模式、比较阑尾与脑的表观遗传变化,以及探索α-syn聚集与自噬-溶酶体功能障碍的分子关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 12 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胃肠道可能是特发性帕金森病(PD)中α-synuclein(α-syn)病理的起源部位,并且最近在健康和PD阑尾中均证实存在丰富的聚集α-syn。然而,使肠道α-syn聚集体促进PD发生和进展的分子变化仍不清楚。在此,我们对PD和健康对照的人阑尾和脑组织中521个自噬-溶酶体通路(ALP)基因的DNA甲基化变化进行深度测序,结果表明PD阑尾中存在广泛的超甲基化模式,并在PD脑组织中重现。PD阑尾和脑组织中受影响的单个ALP基因存在显著重叠,溶酶体基因在两个区域均特异性下调。健康的表观遗传衰老涉及巨自噬和选择性自噬的超甲基化

【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:GPL16791、9606。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE135745

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 29 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

在特发性帕金森病(PD)中,胃肠道可能是α-突触核蛋白(α-syn)病理的起源部位,近期研究已在健康和PD阑尾中证实存在大量聚集的α-syn。然而,使肠道α-syn聚集体促进PD发生和进展的分子变化仍不清楚。在此,我们对PD患者和健康对照者阑尾及脑组织中521个自噬-溶酶体途径(ALP)基因的DNA甲基化变化进行了深度测序,结果显示PD阑尾中存在广泛的超甲基化模式,且该模式在PD脑组织中同样再现。PD阑尾和脑组织中受影响的个体ALP基因存在显著重叠,其中溶酶体基因在两个区域均特异性下调。健康的表观遗传衰老涉及阑尾和脑组织中巨自噬及选择性自噬基因的超甲基化,而这一过程在PD患者的这两个区域均被破坏。在小鼠中,慢性肠道炎症诱导的ALP基因DNA甲基化变化在α-syn病理存在时显著加剧。

α-突触核蛋白病诱导的ALP基因DNA甲基化变化与PD阑尾中观察到的ALP异常显著相关,尤其涉及溶酶体基因。我们的工作是对PD肠道和大脑ALP表观遗传变化进行的深入、无偏倚研究,确定ALP的表观遗传调控异常,特别是溶酶体基因的下调,是特发性PD中α-突触核蛋白病理起始和扩散的潜在罪魁祸首。

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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