GSE272760：少突胶质细胞及前体细胞的转录组变化预测帕金森病临床结局

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE272760

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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   • 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

若干先前的研究已提出多种脑区和细胞类型参与帕金森病（PD）病理过程。本研究对死后对照及PD脑组织的前额叶皮层和前扣带回区域进行了snRNA-seq分析。我们发现少突胶质细胞（ODCs）和少突胶质前体细胞（OPCs）与PD相关风险位点存在显著关联，并报道了若干失调基因和通路，包括tau蛋白激酶活性调控、包涵体组装调控以及参与蛋白质线粒体靶向的蛋白质加工过程。在一个具有临床指标的独立PD队列中（681例病例和549例对照），基于这些失调基因构建的多基因风险评分可显著预测蒙特利尔认知评估（MoCA）和贝克抑郁量表-II（BDI-II）评分，但不能预测运动障碍（UPDRS-III）。我们通过整合先前由不同实验室发表的三套独立数据集，扩展了临床结局预测分析。在来自前扣带回皮层的第一套数据集中，我们发现了ODCs与BDI-II之间的相关性。

在从黑质（SN）获得的第二个数据集中，OPCs对UPDRS-III显示出显著的预测能力。在来自SN区域的第三个数据集中，一种标记为OPC_ADM的OPCs独特亚型表现出对UPDRS-III的预测能力。有趣的是，OPC_ADM簇在PD样本中也显示出显著增加。这些结果表明，通过将关注点扩展到胶质细胞，我们可以揭示与PD症状相关的区域特异性分子通路。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。