胆固醇处理诱导SH-SY5Y细胞转录组改变数据集

该数据集来自NCBI GEO,包含胆固醇处理SH-SY5Y细胞的转录组表达谱高通量测序数据,共1个文件。数据聚焦帕金森病背景下脑胆固醇稳态失调及ABCA1调控机制,可用于分析胆固醇处理对SH-SY5Y细胞基因表达的影响,支撑帕金森病相关胆固醇代谢与ABCA1功能研究(来源 NCBI)

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基因组预测GPL246769606
GSE303508: Alterations in the SH-SY5Y cell transcriptome induced by cholesterol treatment

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

胆固醇处理诱导SH-SY5Y细胞转录组改变数据集

Alterations in the SH-SY5Y cell transcriptome induced by cholesterol treatment

该数据集来自NCBI GEO,包含胆固醇处理SH-SY5Y细胞的转录组表达谱高通量测序数据,共1个文件。数据聚焦帕金森病背景下脑胆固醇稳态失调及ABCA1调控机制,可用于分析胆固醇处理对SH-SY5Y细胞基因表达的影响,支撑帕金森病相关胆固醇代谢与ABCA1功能研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):帕金森病(PD)是一种进行性神经退行性疾病,缺乏疾病修饰疗法。脑胆固醇失调是公认的致病机制,但治疗性抑制胆固醇合成已被证明无效或有害。在此,我们将ATP结合盒转运蛋白A1(ABCA1)确定为PD中脑胆固醇稳态的关键调节因子。在死后PD患者和已建立的PD模型的黑质中,存在胆固醇代谢失调和ABCA1表达升高。关键的是,正常人类脑组织在PD易感区域表现出高基础ABCA1表达,强调了其生理相关性。单细胞转录组学揭示Abca1主要在小鼠黑质星形胶质细胞和多巴胺能神经元中表达。我们确定PD相关的星形胶质细胞ABCA1过度活跃驱动过量

【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:GPL24676、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=GSE303508

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 27 202,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

帕金森病(PD)是一种进行性神经退行性疾病,缺乏疾病修饰疗法。脑胆固醇代谢失调是公认的致病机制,然而治疗性抑制胆固醇合成已被证明无效甚至有害。在此,我们确定ATP结合盒转运蛋白A1(ABCA1)是PD中脑胆固醇稳态的关键调节因子。在死后PD患者黑质及已建立的PD模型中,存在胆固醇代谢失调和ABCA1表达升高。至关重要的是,正常人类脑组织在PD易感区域表现出高基线ABCA1表达,凸显了其生理相关性。单细胞转录组学揭示Abca1主要表达于小鼠黑质星形胶质细胞和多巴胺能神经元。我们证实,PD相关的星形胶质细胞ABCA1过度活跃驱动过度的胆固醇外流,诱导神经元胆固醇超载和损伤。这种超载在神经元溶酶体内特异性放大ABCA1,促进病理性胆固醇输入。

随后,溶酶体胆固醇蓄积激活GPR155信号,启动mTOR介导的自噬抑制,最终导致α-突触核蛋白聚集和神经退行性变。在多巴胺能神经元中条件性敲低Abca1可减轻体内α-突触核蛋白病理和神经退行性变。此外,分子对接鉴定出枸橼酸镁——一种FDA批准的通便药——为强效ABCA1抑制剂。给予枸橼酸镁可剂量依赖性提高PD小鼠多巴胺能神经元的存活。总之,我们的发现阐明了一条由ABCA1调控、驱动PD发病的新通路,为ABCA1抑制作为PD有前景的疾病修饰策略提供了有力的遗传学和药理学概念验证。

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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