PRJNA1396794：温和热处理激活PI3K/Akt信号并抑制颗粒细胞凋亡以改善多囊卵巢综合征
该数据集来自 NCBI，围绕多囊卵巢综合征（PCOS）与胰岛素抵抗相关的分子程序，并评估温和热处理（MHT）的作用。样本取自脱氢表雄酮诱导的 PCOS 大鼠模型（含或不含 MHT）及匹配对照的卵巢组织，通过 bulk RNA-seq 获取转录组范围的变化，识别与胰岛素和葡萄糖代谢、炎症及 PI3K/
基本信息
资源简介
PRJNA1396794：温和热处理激活PI3K/Akt信号并抑制颗粒细胞凋亡以改善多囊卵巢综合征
该数据集来自 NCBI，围绕多囊卵巢综合征（PCOS）与胰岛素抵抗相关的分子程序，并评估温和热处理（MHT）的作用。样本取自脱氢表雄酮诱导的 PCOS 大鼠模型（含或不含 MHT）及匹配对照的卵巢组织，通过 bulk RNA-seq 获取转录组范围的变化，识别与胰岛素和葡萄糖代谢、炎症及 PI3K/Akt 信号通路相关的改变。数据集提供各实验组间的基因表达谱，可用于比较分析，并支持下游通路富集与机制解释。其主题标签为原始序列读段（Raw sequence reads），本站分类归入内分泌、营养和代谢疾病下的其他类别。
【数据集背景】
多囊卵巢综合征（PCOS）是一种与胰岛素抵抗密切相关的内分泌代谢紊乱。本项目旨在研究与 PCOS 及胰岛素抵抗相关的分子程序，并评估温和热处理（MHT）对该疾病模型的影响。研究聚焦于卵巢组织在 PCOS 状态下的转录组变化，以及 MHT 干预后这些变化是否受到调节，从而为理解 PCOS 的分子机制和潜在干预手段提供数据基础。
【数据内容】
该数据集的核心内容是针对卵巢组织进行的 bulk RNA-seq 所产生的原始序列读段（Raw sequence reads）。通过转录组范围的测序，数据集提供了不同实验组之间的基因表达谱，可用于比较分析。所识别的通路涉及胰岛素和葡萄糖代谢、炎症以及 PI3K/Akt 信号通路，这些通路在 PCOS 模型中发生改变，并在 MHT 之后受到调节。数据集支持下游的通路富集分析和机制解释。
【采集与来源】
样本采集自脱氢表雄酮（DHEA）诱导的 PCOS 大鼠模型，包括接受 MHT 和不接受 MHT 的组别，并设有匹配的对照组。卵巢组织被收集后用于 bulk RNA-seq 测序。数据来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，数据集英文名称为“PRJNA1396794: Mild heat treatment activates PI3K/Akt signaling and inhibits apoptosis in granulosa cells for improving polycystic ovary syndrome”。
【适用场景】
该数据集适用于对 PCOS 及胰岛素抵抗相关分子程序进行对比分析的研究。具体而言，可用于比较 PCOS 模型组、MHT 干预组与匹配对照组之间的基因表达差异，识别与胰岛素和葡萄糖代谢、炎症及 PI3K/Akt 信号通路相关的改变。此外，数据集支持下游通路富集分析和机制解释，适合用于探索 MHT 对 PCOS 卵巢组织转录组的影响，以及颗粒细胞中 PI3K/Akt 信号与凋亡相关机制的后续研究。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1396794
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
本项目研究与多囊卵巢综合征（PCOS）及胰岛素抵抗相关的分子程序，并评估温和热处理（MHT）的效果。从脱氢表雄酮诱导的PCOS大鼠模型中收集卵巢组织，分别在有或无MHT处理的情况下，并设置匹配的对照组。采用bulk RNA-seq进行转录组范围的变化分析，并识别在PCOS模型中发生改变且经MHT调节的、与胰岛素和葡萄糖代谢、炎症及PI3K/Akt信号通路相关的通路。所得数据集提供了各实验组间比较分析的基因表达谱，并支持下游通路富集与机制解读。
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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