five

RNASeq of gene expressions in humanized APOE Male and Female aging Mice|阿尔茨海默病研究数据集|基因表达分析数据集

收藏
干细胞与再生医学数据中心2022-02-20 更新2024-03-06 收录
阿尔茨海默病研究
基因表达分析
下载链接:
http://data.iscr.ac.cn/Article?id=bc5c1a1b76783b979b7e86fdbc34f52f
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Late onset Alzheimer’s disease (LOAD) is a progressive neurodegenerative disease with four well-established risk factors: age, APOE4 genotype, female chromosomal sex, and maternal history of AD. Each risk factor impacts multiple systems, making LOAD a complex systems biology challenge. To investigate interactions between LOAD risk factors, we performed multiple scale analyses, including metabolomics, transcriptomics, brain magnetic resonance imaging (MRI), and beta-amyloid assessment, in 16 months old male and female mice with humanized human APOE3 (hAPOE3) or APOE4 (hAPOE4) genes. Metabolomic analyses indicated a sex difference in plasma profile whereas APOE genotype determined brain metabolic profile. Consistent with the brain metabolome, gene and pathway-based RNA-Seq analyses of the hippocampus indicated increased expression of fatty acid/lipid metabolism related genes and pathways in both hAPOE4 males and females. Further, female transcription of fatty acid and amino acids pathways were significantly different from males. MRI based imaging analyses indicated that in multiple white matter tracts, hAPOE4 males and females exhibited lower fractional anisotropy than their hAPOE3 counterparts, suggesting a lower level of white matter integrity in hAPOE4 mice. Consistent with the brain metabolomic and transcriptomic profile of hAPOE4 carriers, beta-amyloid generation was detectable in 16-month-old male and female brains. These data provide therapeutic targets based on chromosomal sex and APOE genotype. Collectively, these data provide a framework for developing precision medicine interventions during the prodromal phase of LOAD, when the potential to reverse, prevent and delay LOAD progression is greatest.
提供机构:
University of Arizona
创建时间:
2022-02-20
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

Figshare

Figshare是一个在线数据共享平台,允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果,包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。

figshare.com 收录

网易云音乐数据集

该数据集包含了网易云音乐平台上的歌手信息、歌曲信息和歌单信息,数据通过爬虫技术获取并整理成CSV格式,用于音乐数据挖掘和推荐系统构建。

github 收录

LinkedIn Salary Insights Dataset

LinkedIn Salary Insights Dataset 提供了全球范围内的薪资数据,包括不同职位、行业、地理位置和经验水平的薪资信息。该数据集旨在帮助用户了解薪资趋势和市场行情,支持职业规划和薪资谈判。

www.linkedin.com 收录

CIFAR-10

CIFAR-10 数据集由 10 个类别的 60000 个 32x32 彩色图像组成,每个类别包含 6000 个图像。有 50000 个训练图像和 10000 个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次有 10000 张图像。测试批次恰好包含来自每个类别的 1000 个随机选择的图像。训练批次包含随机顺序的剩余图像,但一些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个。在它们之间,训练批次恰好包含来自每个类别的 5000 张图像。

OpenDataLab 收录

China Health and Nutrition Survey (CHNS)

China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。

www.cpc.unc.edu 收录