GSE335191:HIF1通过促进Bcl-XL表达拮抗小鼠卵巢中FOXO1/Bim相关卵泡闭锁

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE335191_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱,研究小鼠卵巢中HIF1通路通过促进Bcl-XL表达拮抗FOXO1/Bim相关卵泡闭锁的分子机制

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GSE335191: HIF1 Counteracts FOXO1/Bim-associated Follicle Atresia in Mouse Ovaries by Promoting Bcl-XL Expression.

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

GSE335191:HIF1通过促进Bcl-XL表达拮抗小鼠卵巢中FOXO1/Bim相关卵泡闭锁

HIF1 Counteracts FOXO1/Bim-associated Follicle Atresia in Mouse Ovaries by Promoting Bcl-XL Expression.

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE335191_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱,研究小鼠卵巢中HIF1通路通过促进Bcl-XL表达拮抗FOXO1/Bim相关卵泡闭锁的分子机制。数据覆盖健康与闭锁小鼠卵泡颗粒细胞的信号通路激活模式,可用于分析HIF1与FOXO1通路的互补激活、颗粒细胞凋亡及卵泡命运决定相关基因表达,服务于内分泌与代谢疾病中卵巢功能研究的分类与机制探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景 在哺乳动物卵巢中,大多数发育中的卵泡(人类中高达95%)会发生闭锁。相当一部分卵泡闭锁由颗粒细胞(GCs)凋亡引发。我们此前的工作发现,由卵泡刺激素诱导的缺氧诱导因子1(HIF1)通路是抗闭锁的保护因素,但卵泡“正常”死亡的分子机制以及HIF1通路如何保护卵泡尚未完全阐明。方法 我们采用基于连续切片的单卵泡、多维分析策略,解析生理性卵泡命运决定背后的信号逻辑。结果 HIF1和叉头框蛋白O1(FOXO1)通路在健康与闭锁小鼠卵泡的GCs中表现出互补的激活模式。在生长中的小鼠卵泡中,HIF1通路活性与活性氧增加相关

【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:GPL24247、10090。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE335191

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 12 202,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=GSE335191

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

背景 在哺乳动物卵巢中,大多数发育中的卵泡(人类中高达95%)会发生闭锁。卵泡闭锁的相当一部分由颗粒细胞(GCs)凋亡所启动。我们此前的工作发现,卵泡刺激素诱导的缺氧诱导因子1(HIF1)通路是抵抗闭锁的保护因素,但卵泡“正常”死亡的分子机制以及HIF1通路如何保护卵泡尚未被完全阐明。方法 我们采用基于连续切片的单卵泡、多维分析策略,以解析生理性卵泡命运决定背后的信号逻辑。结果 HIF1与叉头框蛋白O1(FOXO1)通路在健康与闭锁小鼠卵泡的GCs中表现出互补的激活模式。在生长中的小鼠卵泡中,HIF1通路活性与活性氧(ROS)相关信号的增加有关,这可能是通过增强颗粒细胞代谢活性实现的。

在生理条件下,ROS相关信号似乎有助于维持小鼠卵泡生长过程中颗粒细胞内的HIF1通路活性,而其本身并不与卵泡闭锁相关。HIF1通路似乎促进Bcl-XL表达,这可能抵消FOXO1相关的闭锁压力。结论:在小鼠卵巢中,卵泡的命运似乎与促存活的HIF1/Bcl-XL轴和促凋亡的FOXO1/Bim轴之间的动态平衡相关。

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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