帕金森病纹状体细胞脆弱性与韧性分子图谱

该数据集来自 NCBI GEO(GSE298680),聚焦帕金森病纹状体的细胞状态分子图谱。研究在早期与进展期 PD 小鼠模型及人类 PD 分期中绘制细胞转录组,揭示神经元与胶质细胞群体的转录组变化,其中星形胶质细胞和少突胶质细胞呈现疾病相关基因表达特征

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基因组分类OtherGPL3017210090
GSE298680: A molecular atlas of cellular vulnerability and resilience in the parkinsonian striatum.

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

帕金森病纹状体细胞脆弱性与韧性分子图谱

A molecular atlas of cellular vulnerability and resilience in the parkinsonian striatum.

该数据集来自 NCBI GEO(GSE298680),聚焦帕金森病纹状体的细胞状态分子图谱。研究在早期与进展期 PD 小鼠模型及人类 PD 分期中绘制细胞转录组,揭示神经元与胶质细胞群体的转录组变化,其中星形胶质细胞和少突胶质细胞呈现疾病相关基因表达特征。通过进行性多巴胺耗竭,研究识别出最具韧性的纹状体投射神经元亚型,包括 eccentric type SPNs 与表达 Chst9 的直接通路 SPNs。该跨物种图谱可用于研究 PD 中易损与韧性细胞类型及其分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):多巴胺能投射到纹状体的进行性退化是帕金森病(PD)的关键疾病机制。为界定帕金森病纹状体中的细胞景观,我们在早期和进展期 PD 小鼠模型以及人类 PD 分期中绘制了细胞转录组。我们的分析揭示了神经元和胶质细胞群体中显著的转录组变化,其中星形胶质细胞和少突胶质细胞表现出不同的疾病相关基因表达谱。值得注意的是,进行性多巴胺耗竭揭示了差异性神经元脆弱性,识别出 eccentric type 纹状体投射神经元(SPNs)和表达 Chst9 的直接通路 SPNs 为小鼠和人类中最具韧性的亚型。这份帕金森病纹状体中细胞状态动态的跨物种分子图谱揭示了可被 i

【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:Other、GPL30172、10090。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=GSE298680

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 01 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

多巴胺能投射至纹状体的进行性退变是帕金森病(PD)的关键疾病机制。为明确帕金森病纹状体的细胞图谱,我们对早期及进展期PD小鼠模型以及人类PD不同阶段的细胞转录组进行了绘制。我们的分析揭示了神经元和胶质细胞群体中显著的转录组变化,其中星形胶质细胞和少突胶质细胞表现出独特的疾病相关基因表达谱。值得注意的是,进行性多巴胺耗竭揭示了神经元易感性的差异,鉴定出偏心型纹状体投射神经元(SPNs)和表达Chst9的直接通路SPNs为小鼠和人类中最具恢复力的亚型。这一帕金森病纹状体细胞状态动态变化的跨物种分子图谱,揭示了选择性易感和具有恢复力的细胞类型,可为新的治疗策略提供启发。

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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