Pink1敲除大鼠中脑导水管周围灰质基因表达数据集

该数据集来自NCBI GEO(GSE150939),包含1个文件,记录Pink1敲除大鼠中脑导水管周围灰质(PAG)的基因表达谱

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音频回归GPL1484410116
GSE150939: Gene expression within the periaqueductal gray in Pink1 knockout rats

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

Pink1敲除大鼠中脑导水管周围灰质基因表达数据集

Gene expression within the periaqueductal gray in Pink1 knockout rats

该数据集来自NCBI GEO(GSE150939),包含1个文件,记录Pink1敲除大鼠中脑导水管周围灰质(PAG)的基因表达谱。研究使用高通量RNA测序,比较雄性和雌性Pink1-/-大鼠与年龄匹配野生型对照在PAG区域的基因表达差异。数据可用于探索帕金森病早期脑干病理机制、发声缺陷相关分子通路,以及α-突触核蛋白异常聚集的转录组背景(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:帕金森病(PD)是一种进行性退行性疾病,其早期病理被假设表现在脑干区域。发声缺陷,包括声音轻柔单调,导致显著的临床和生活质量问题,并存在于90%的PD患者中;然而,介导这些显著声音缺陷的潜在病理尚不清楚。Pink1-/-大鼠是早发性PD的有效模型,表现出类似的发声交流缺陷(例如响度降低)。先前的工作显示,在中脑导水管周围灰质(PAG)——一个对哺乳动物发声行为调节至关重要且必需的脑区——存在异常的α-突触核蛋白聚集。在本研究中,我们使用高通量RNA测序来检查雄性和雌性Pink1-/-大鼠与年龄匹配野生型对照相比PAG内的基因表达。我们使用了一种生物信息学a

【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:GPL14844、10116。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=GSE150939

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 24 202,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

背景:帕金森病(PD)是一种进行性、退行性疾病,其早期病理被认为表现在脑干区域。发声缺陷,包括声音柔和单调,会导致显著的临床和生活质量问题,且存在于90%的PD患者中;然而,介导这些显著发声缺陷的潜在病理机制尚不清楚。Pink1-/-大鼠是早发性PD的有效模型,表现出类似的声音交流缺陷(如响度降低)。既往研究表明,在中脑导水管周围灰质(PAG)——一个对哺乳动物发声行为调节至关重要且必不可少的脑区——存在异常的α-突触核蛋白聚集。在本研究中,我们采用高通量RNA测序技术,检测雄性和雌性Pink1-/-大鼠PAG内的基因表达,并与年龄匹配的野生型对照进行比较。我们采用生物信息学方法:(1)检验PAG中Pink1缺失会影响与Pink1相互作用基因表达的假说;(2)突出与孟德尔遗传PD相关的其他关键基因;(3)编录对大鼠发声产生重要的分子靶点。

结果:敲除Pink1基因导致雄性和雌性大鼠均出现差异表达基因。通路分析突出了若干显著的代谢通路。采用加权基因共表达网络分析(WGCNA)识别(A)雄性、(B)雌性及(C)合并性别数据集中的基因节点及其相互作用。在每次分析中,包含Pink1基因的模块内,Pink1本身均为核心节点,与其他基因的相互作用数量最多,这些基因包括溶质载体、谷氨酸代谢型受体以及与蛋白质定位相关的基因。在雄性和雌性数据集中均发现Pink1与Krt2和Hfe之间存在强连接。在雌性中,若干模块与发声特征显著相关。值得关注的是,

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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