公猪精子DNA碎片指数良好与不良的睾丸组织转录组分析
该数据集来自 NCBI GEO(GSE74934),对 Norsvin Landrace 和 Duroc 公猪中精子 DNA 碎片指数良好与不良个体的睾丸组织进行转录组测序,使用 Illumina 技术获取 RNA 序列 reads,经 TopHat 比对到 Ensembl 猪数据库,并用 R Bi

基本信息
资源简介
公猪精子DNA碎片指数良好与不良的睾丸组织转录组分析
Transcriptome Profiling of Testis Tissue from Boars with Good and Bad Sperm DNA Fragmentation Index
该数据集来自 NCBI GEO(GSE74934),对 Norsvin Landrace 和 Duroc 公猪中精子 DNA 碎片指数良好与不良个体的睾丸组织进行转录组测序,使用 Illumina 技术获取 RNA 序列 reads,经 TopHat 比对到 Ensembl 猪数据库,并用 R Bioconductor 的 edgeR 和 goseq 分析差异表达基因与通路,同时用于多态性搜索。数据可用于识别与精子 DNA 碎片相关的候选基因和通路,辅助公猪繁殖力选育研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Nov 12 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):精子中的染色质包装保护精子免受DNA碎片化,而适当的染色质包装对公猪繁殖结果的重要性已日益明显。然而,关于精子DNA碎片差异的分子机制所知甚少,理解控制这一精子参数的基因有助于选择最佳公猪用于AI。本研究的目的是利用转录组测序,识别精子DNA碎片良好与不良的Norsvin Landrace和Duroc公猪睾丸中的差异表达基因,并将数据用于多态性搜索。使用Illumina技术获得RNA序列reads,并使用Ensembl猪数据库通过TopHat进行比对。分别使用R Bioconductor包edgeR和goseq分析差异表达基因和通路。使用错误发现率0
【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:GPL19176、9823。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=GSE74934
【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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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
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- OpenDataLab:
数据说明
精子中的染色质包装可保护其免受DNA碎片化影响,而适当的染色质包装对公猪生育结果的重要性日益凸显。然而,关于精子DNA碎片化差异背后的分子机制知之甚少,理解控制这一精子参数的基因有助于选育最适合人工授精使用的公猪。本研究旨在利用转录组测序技术,识别Norsvin长白猪和杜洛克公猪在精子DNA碎片化良好与不良情况下的睾丸差异表达基因,并将数据用于多态性搜索。使用Illumina技术获得RNA序列读数,并通过TopHat软件比对到Ensembl猪数据库。分别使用R Bioconductor软件包edgeR和goseq分析差异表达基因和通路。采用0.05的错误发现率,发现在长白猪和杜洛克公猪中分别有309个和375个基因在良好与不良状况之间的表达水平存在显著差异。在这些差异表达基因中,有72个为两个品种所共有。
基因本体分析显示,这两个品种共有的条目包括细胞外基质、细胞外区域和钙离子结合。此外,长白猪和杜洛克猪中富集了不同的代谢过程,而免疫反应本体在长白猪中被发现具有重要性。在长白猪/杜洛克猪中的SNP检测分别在10924/10748个转录本中鉴定出53182/53931个变异,其中1573/1827个SNP发生在189/241个独特基因中,这些基因同时也存在差异表达。使用SnpEff检测到可能具有高影响的变异。转录组测序鉴定了与精子DNA碎片化差异相关的差异表达基因和核苷酸变异,基因的功能注释指向重要的生化途径。本研究为理解该性状背后的遗传网络提供了见解。
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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