断奶期可育与亚可育肉牛母牛外周白细胞转录组谱

该数据集来自 NCBI GEO(GSE221903),对断奶期(出生后约238天)的杂交(Angus-Simmental)肉牛母牛采集颈静脉血并提取外周白细胞(PWBC),利用 RNA-Seq 测定基因表达谱

geo
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基因组分类GPL260129913
GSE221903: Transcriptome profiling from peripheral white blood cells in fertile and subfertile beef heifers at weaning

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

断奶期可育与亚可育肉牛母牛外周白细胞转录组谱

Transcriptome profiling from peripheral white blood cells in fertile and subfertile beef heifers at weaning

该数据集来自 NCBI GEO(GSE221903),对断奶期(出生后约238天)的杂交(Angus-Simmental)肉牛母牛采集颈静脉血并提取外周白细胞(PWBC),利用 RNA-Seq 测定基因表达谱。样本在人工授精后根据是否妊娠回顾性分为妊娠组(AI-P,n=8)和非妊娠组(NP,n=7)。数据可用于比较两组间的转录组差异,探索与生育力相关的基因表达特征,并支持繁殖性状的分子标志物研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):基因表达谱通过 RNA-Seq 在断奶时采样的肉牛母牛中测定,并回顾性分类为通过人工授精妊娠(AI-P,n = 8)或未妊娠(NP,n = 7)。简言之,本研究使用杂交母牛(Angus-Simmental)。在断奶时(出生后约238天),从颈静脉采集血样(10 mL)至含 EDTA 的真空采血管中。血液经处理提取 PWBC,并储存于 -80 直至进一步处理。在繁殖季节,所有母牛遵循相同的繁殖方案、发情同步和定时人工授精(AI)。定时 AI 后十四天,未妊娠母牛与可育公牛接触 60 天。根据 AI 后 75 天是否存在孕体,母牛被分类为 AI 妊娠(AI-P)、妊娠

【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:GPL26012、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=GSE221903

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 13 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

采用RNA-Seq对断奶时采样的肉用母牛进行基因表达谱检测,并回顾性将其分类为人工授精妊娠(AI-P,n = 8)或未妊娠(NP,n = 7)。简言之,本研究使用杂交母牛(安格斯-西门塔尔)。在断奶时(出生后约238天),从颈静脉采集血样(10 mL)至含EDTA的真空采血管中。血液经处理提取外周白细胞(PWBC),并于-80℃保存直至进一步处理。在配种季节,所有母牛均遵循相同的配种方案、发情同步及定时人工授精(AI)。定时AI后14天,未妊娠母牛与育龄公牛接触60天。根据AI后75天时是否存在孕体,母牛被分类为AI妊娠(AI-P)、自然配种妊娠(P-NB)或未妊娠(NP)。本研究纳入AI妊娠(N = 8)和未妊娠(N = 7)的母牛。从15份样本(AI-P和NP)的外周白细胞中提取总RNA并进行测序。

对RNA-Seq数据进行了质量控制,并使用STAR比对软件将其比对到Ensembl的ARS UCD1.2牛参考基因组。使用STAR比对软件进行读数定量,以获得每个基因的原始计数。低计数基因被过滤掉。过滤后,使用DESeq2 v 1.26.0分析读数计数,以识别差异表达基因(DEGs)。padj < 0.05且绝对(log2倍数变化)> 0.5的DEGs被认为具有显著性。NP小母牛被作为参考组,根据log2倍数变化方向对上调或下调的DEGs进行分类。我们在AI-P和NP组之间识别出92个DEGs。与DEGs相关的顶级通路是免疫系统、细胞因子产生和防御反应、造血细胞谱系、反应性的正向调节

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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