GSE276263:奶牛繁殖力表观遗传研究——免疫细胞甲基化参与奶牛繁殖

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦奶牛产后生育力与免疫细胞 DNA 甲基化的关联。研究关注母体免疫系统对胚胎的识别与耐受,以及造血细胞甲基化在决定动物产后生育问题易感性中的潜在作用

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基因组分类OtherGPL260129913
GSE276263: Epigenetic insights into fertility: involvement of immune cell methylation in dairy cows reproduction

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GSE276263:奶牛繁殖力表观遗传研究——免疫细胞甲基化参与奶牛繁殖

Epigenetic insights into fertility: involvement of immune cell methylation in dairy cows reproduction

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦奶牛产后生育力与免疫细胞 DNA 甲基化的关联。研究关注母体免疫系统对胚胎的识别与耐受,以及造血细胞甲基化在决定动物产后生育问题易感性中的潜在作用。数据包含 1 个文件(GSE276263_series_matrix.txt.gz),可用于表征免疫细胞甲基化谱与生育力的关系,支持早期表型鉴定和亚生育力检测方法探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):不孕和产后生殖疾病在临床和经济上构成重大挑战,尤其在养牛业中。成功妊娠在很大程度上取决于母体免疫系统识别和耐受胚胎的能力。免疫细胞在促进母胎免疫耐受中的作用至关重要,凸显了其在产后生育力中的重要性。在此背景下,造血细胞中的 DNA 甲基化可能在决定动物对产后生育问题的易感性方面发挥关键作用。因此,识别与不孕相关的表观遗传变化对于推进可持续动物生产至关重要。表征免疫细胞甲基化组与生育力的关系将有助于早期表型鉴定,为检测动物潜在亚生育力的创新方法奠定基础。在我们的研究中,全表观基因组

【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:Other、GPL26012、9913。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE276263

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 08 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE276263

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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

不孕症和产后生殖疾病带来了重大的临床和经济挑战,尤其是在养牛业中。妊娠成功在很大程度上取决于母体免疫系统识别和耐受胚胎的能力。免疫细胞在促进胎儿-母体免疫耐受中的作用至关重要,凸显了其在产后生育力中的重要性。在此背景下,造血细胞中的DNA甲基化可能在决定动物对产后生育问题的易感性方面发挥关键作用。因此,识别与不孕症相关的表观遗传变化对于推进可持续动物生产至关重要。表征与生育力相关的免疫细胞甲基化组将有助于实现早期表型鉴定,为检测动物潜在亚生育力的创新方法奠定基础。在本研究中,我们采用全表观基因组测序和酶法甲基化测序(EM-seq)分析了从同一农场饲养的十二头荷斯坦奶牛在出现任何疾病之前采集的全血中的DNA甲基化模式。

该方法有助于绘制与次年观察到的不同生育表型相关基因的表观遗传修饰图谱,揭示了可育牛与低育牛之间的显著差异。我们鉴定出216,990个差异甲基化胞嘧啶(DMCs),其中干扰素tau-3(IFNT3)、KIAA0825和RAS相关蛋白2A(RAP2A)这三个基因表现出高度显著性。此外,还鉴定出23个受DMCs影响的关键基因,这些DMCs分布于五个区域(转录起始位点-TSS岸、内含子、外显子、远端基因间区以及基因下游)。值得注意的是,干扰素tau-3因其在牛早期胚胎发育和妊娠建立中的作用而显得尤为关键,在低育牛的TSS岸中存在七个DMCs。同样,KLRA1基因(Ly49)与人类的KIRs类似,主要表达于自然杀伤

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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