发育中小鼠胎盘的DNA甲基化分化与组织特化

数据可用于分析胎盘甲基化组的种内变异。源站首次发布:Jul 13 201。胎盘表观基因组在调控哺乳动物生长和发育中起着至关重要的作用

geo
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基因组分类GPL1710610092
GSE84350: DNA Methylation Divergence and Tissue Specialization in the Developing Mouse Placenta

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

发育中小鼠胎盘的DNA甲基化分化与组织特化

DNA Methylation Divergence and Tissue Specialization in the Developing Mouse Placenta

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 DNA Methylation Divergence and Tissue Specialization in the Developing Mouse Placenta,包含 1 个文件 GSE84350_series_matrix.txt.gz。研究对多种家鼠品系及近缘种(Mus musculus musculus、Mus m. domesticus 和 M. spretus)的胎盘 DNA 甲基化进行高分辨率检测,覆盖胚胎期第 15 至 18 天,并比较 labyrinthine transport 层与 junctional endocrine 层。数据可用于分析胎盘甲基化组的种内变异。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 13 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胎盘表观基因组在调控哺乳动物生长和发育中起着至关重要的作用。胎盘 DNA 甲基化异常与多种疾病状态相关,包括宫内生长受限和子痫前期。研究胎盘表观基因组的进化和发育对于理解此类疾病的起源和进展至关重要。尽管高分辨率研究已发现不同物种的胎盘甲基化组之间存在显著差异,但尚未在任何单一物种内对甲基化组变异的性质进行表征。我们对家鼠(Mus musculus musculus、Mus m. domesticus 和 M. spretus)的多个品系和近缘种,在多个发育时间点(胚胎期第 15 至 18 天)以及 labyrinthine transport 层和 junctional endocrine 层之间,进行了高分辨率的胎盘 DNA 甲基化研究。

【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:GPL17106、10092。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=GSE84350

【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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    • 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

胎盘表观基因组在调控哺乳动物生长和发育中起着至关重要的作用。胎盘DNA甲基化异常与多种疾病状态相关,包括宫内生长受限和子痫前期。研究胎盘表观基因组的进化和发育对于理解此类疾病的起源和进展至关重要。尽管高分辨率研究已发现不同物种胎盘甲基化组之间存在显著差异,但在任何单一物种内,甲基化组变异的本质尚未得到表征。我们对多种品系及近缘种家鼠(Mus musculus musculus、Mus m. domesticus和M. spretus)的胎盘DNA甲基化进行了高分辨率研究,涵盖不同发育时间点(胚胎期第15至18天),并比较了迷路转运层与连接内分泌层之间的差异。与其它分化组织相比,我们观察到小鼠胎盘存在显著的基因组范围甲基化异质性。物种特异性甲基化谱集中于逆转录转座子亚家族,特别是RLTR10和RLTR20亚家族。

基因启动子和CpG岛等调控区域表现出跨物种保守性,但在不同胎盘层和发育时间点之间显示出显著差异。小鼠胎盘中存在部分甲基化结构域,并随发育而扩大。综上所述,我们的结果将小鼠胎盘甲基化组刻画为一个全局高度异质且失调的景观,其中混杂着受到主动调控的启动子和逆转录转座子序列。

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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