人工授精时外周白细胞转录组区分不同生育潜力的肉用母牛
该数据集来自 NCBI GEO(GSE103628),包含肉用母牛在人工授精(AI)时外周白细胞(PWBC)的转录组表达谱,采用高通量测序,平台为 GPL19172,物种为牛(9913),共 1 个文件

基本信息
资源简介
人工授精时外周白细胞转录组区分不同生育潜力的肉用母牛
Transcriptome profiles in peripheral white blood cells at the time of artificial insemination discriminate beef heifers with different fertility potential
该数据集来自 NCBI GEO(GSE103628),包含肉用母牛在人工授精(AI)时外周白细胞(PWBC)的转录组表达谱,采用高通量测序,平台为 GPL19172,物种为牛(9913),共 1 个文件。研究关注在 AI 时 PWBC 转录组能否区分经 AI 怀孕与经自然交配晚期怀孕或未怀孕的母牛,可用于探索生育潜力相关的基因表达特征与分类分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 08 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:不孕是畜牧生产中长期存在的限制因素,对养牛业具有重要经济影响。雌性生殖性状为多基因且遗传力低,因此生育力选择具有挑战性。肉牛生产利用同期发情结合人工授精(AI)来配种母牛,并受益于早期且均匀的产犊季节。AI 后几周,母牛接触公牛以获得自然交配(NB)怀孕的机会,但她们也可能在此期间未怀孕。聚焦于第一个配种季节的肉用母牛,我们假设:a- 在 AI 时,外周白细胞(PWBC)的转录组在经 AI 怀孕的母牛与在配种季节晚期经 NB 怀孕或未怀孕的母牛之间存在差异。
【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:GPL19172、9913。本站分类:血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE103628
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 31 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:不孕是畜牧生产中长期存在的限制因素,对养牛业具有重要的经济影响。雌性繁殖性状在本质上属于多基因遗传且遗传力较低,因此对生育力的选择具有挑战性。肉牛养殖场利用同期发情结合人工授精(AI)来配种青年母牛,并受益于早期且整齐的产犊季节。在AI后几周,青年母牛会接触公牛,以获得通过自然交配(NB)受孕的机会,但她们在此期间也可能不会受孕。本研究聚焦于第一个繁殖季节的肉用青年母牛,我们假设:a- 在AI时,外周血白细胞(PWBC)的转录组在经AI受孕的青年母牛与在繁殖季节后期经NB受孕或在繁殖季节内未受孕的青年母牛之间存在差异;b- PWBC中基因间转录本丰度的比例可将青年母牛按经AI受孕、经NB受孕或未受孕进行分类。
结果:我们从两个地点的23头小母牛(A:6头AI妊娠和5头NB妊娠;B:6头AI妊娠和6头未妊娠)生成了RNA测序数据。在过滤掉低表达基因后,我们对12,538个基因的转录本丰度进行了定量。比较AI妊娠与NB妊娠小母牛的基因表达水平,得到18个差异表达基因(DEGs)(ADAM20、ALDH5A1、ANG、BOLA-DQB、DMBT1、FCER1A、GSTM3、KIR3DL1、LOC107131247、LOC618633、LYZ、MNS1、P2RY12、PPP1R1B、SIGLEC14、TPPP、TTLL1、UGT8,eFDR≤0.02)。比较AI妊娠与未妊娠小母牛的基因表达水平,得到6个DEGs(ALAS2、CNKSR3、LOC522763、SAXO2、TAC3、TFF2,eFDR≤0.05)。我们计算了所有基因对之间的表达水平比值,并评估了其根据实验分组对样本进行分类的潜力。考虑所有样本,相对表达
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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