鸡胚白蛋白去除致产前蛋白质营养不良相关基因差异表达数据集

该数据集来自 NCBI GEO(GSE57938),研究鸡胚期白蛋白去除造成的产前蛋白质营养不良对成年鸡肝脏转录组的影响

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基因组回归GPL161339031
GSE57938: Differential expression of genes associated with prenatal protein under-nutrition by albumen removal in the chicken

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

鸡胚白蛋白去除致产前蛋白质营养不良相关基因差异表达数据集

Differential expression of genes associated with prenatal protein under-nutrition by albumen removal in the chicken

该数据集来自 NCBI GEO(GSE57938),研究鸡胚期白蛋白去除造成的产前蛋白质营养不良对成年鸡肝脏转录组的影响。实验在胚胎第 1 天移除受精蛋 3 ml 白蛋白并以生理盐水替代,成年 Isa Brown 母鸡(55 周龄)肝脏样本经 RNA-Seq 进行全基因组差异表达筛选,并与 mock 处理及未处理对照比较。RNA-Seq 与 qPCR 结果高度相关(Pearson 相关系数 0.85),验证了测序可靠性。数据可用于分析产前营养应激导致的持久性基因表达改变(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 23 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):此前,在通过白蛋白去除建立鸡产前蛋白质营养不良模型中,已证实其对体重和繁殖性能具有长期影响。这种表型的持久性改变提示基因表达存在稳定变化。研究对成年 Isa Brown 母鸡(55 周龄)的肝脏转录组进行了 RNA-Seq 全基因组差异筛选。白蛋白去除母鸡的建立方式是在胚胎发育早期(胚胎第 1 天)从受精蛋中移除 3 ml 白蛋白并以生理盐水替代。结果与 mock 处理的 sham 母鸡及未处理对照母鸡进行比较。RNA-Seq 与 qPCR 获得的相对表达水平之间相关性非常高(Pearson 相关系数 = 0.85),证实了 RNA-Seq 结果的有效性。此外,在扩大样本量后

【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:GPL16133、9031。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE57938

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 201,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE57938

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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

此前,已在通过去除蛋清建立产前蛋白质营养不良的鸡模型中,证实了其对体重和繁殖性能的长期影响。这种表型持续性改变的出现提示基因表达发生了稳定变化。研究采用RNA-Seq对55周龄成年伊莎褐壳蛋鸡的肝脏转录组差异进行了全基因组筛选。在胚胎发育早期(胚胎第1天),通过从受精蛋中移除3毫升蛋清并以生理盐水替代,构建了蛋清剥夺母鸡模型。结果与模拟处理的假处理母鸡及未处理对照母鸡进行了比较。RNA-Seq与qPCR获得的相对表达水平之间相关性极高(Pearson相关系数=0.85),证实了RNA-Seq结果的有效性。此外,在扩大样本量后,15个所选基因中有7个在qPCR中显示出与RNA-Seq数据集相同的显著基因表达差异,因而得到了生物学验证。

根据生物学功能对差异表达(DE)基因进行分组,揭示了诸如“胚胎与生物体发育”、“器官形态”、“器官与组织发育”、“生殖系统发育与功能”等过程的参与。发生改变的分子通路包括“氨基酸代谢”、“分子转运”、“小分子生物化学”、“细胞死亡与存活”、“细胞间信号传导与相互作用”、“碳水化合物代谢”以及“蛋白质合成”。总之,目前的结果首次证明,通过去除蛋清造成的产前蛋白质营养不良会导致鸡肝脏转录组的长期改变。

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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