马胚胎着床期不同滋养层群体的转录组与甲基化组比较分析

该数据集来自 NCBI GEO(GSE304793),比较马胚胎着床前后(妊娠第33天与第42天)两种滋养层群体——侵入性绒毛膜带(CG)与非侵入性尿膜绒毛膜——的转录组和甲基化组

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基因组分类GPL346759796
GSE304793: Comparative Analysis of the Transcriptome and Methylome in Distinct Trophoblast Populations During Embryo Implantation in Mares

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

马胚胎着床期不同滋养层群体的转录组与甲基化组比较分析

Comparative Analysis of the Transcriptome and Methylome in Distinct Trophoblast Populations During Embryo Implantation in Mares

该数据集来自 NCBI GEO(GSE304793),比较马胚胎着床前后(妊娠第33天与第42天)两种滋养层群体——侵入性绒毛膜带(CG)与非侵入性尿膜绒毛膜——的转录组和甲基化组。数据包含 1 个文件(GSE304793_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱(GPL34675,9796)。可用于研究滋养层附着、胎盘发育及母体免疫耐受维持相关的基因表达与表观遗传调控差异(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 07 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:在马着床过程中,鉴定出两种不同的滋养层亚群:侵入性绒毛膜带(CG)和非侵入性尿膜绒毛膜。侵入性 CG 被认为调节母体免疫反应并促进胚胎附着于子宫内膜,而尿膜绒毛膜则参与胎盘发育而不突破子宫内膜。然而,这两种谱系差异粘附和免疫调节的机制仍知之甚少。本研究旨在通过比较着床前后,即妊娠第33天至第42天之间,CG 和尿膜绒毛膜滋养层的转录组和甲基化组,来研究滋养层附着、发育和免疫耐受维持所依据的生物学过程的调控。结果:无论妊娠天数如何,尿膜绒毛膜(n=4)均

【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:GPL34675、9796。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=GSE304793

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 29 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

背景:在马胚胎着床过程中,可识别出两个不同的滋养层亚群:侵入性绒毛膜带(CG)和非侵入性尿膜绒毛膜。侵入性CG被认为可调节母体免疫反应并促进胚胎附着于子宫内膜,而尿膜绒毛膜则参与胎盘发育但不突破子宫内膜。然而,这两个谱系差异黏附及免疫调节的机制仍知之甚少。本研究旨在通过比较着床前后(即妊娠第33天至第42天之间)CG与尿膜绒毛膜滋养层的转录组和甲基化组,探究滋养层附着、发育及免疫耐受维持相关生物学过程的调控。结果:无论妊娠天数如何,尿膜绒毛膜(n=4)均富集TGFB及其受体TGFBR1和TGFBR2。在整个着床窗口期,尿膜绒毛膜中调节性巨噬细胞标志物如IL33、IL4|1、PLG-RKT和CD163的表达增加,同时TFEB和SERPINE1上调。

侵袭性GC(CG33,n=4)与非侵袭性绒毛膜尿囊(ALC33,n=4)相比,NLRC5(MHC I的转录调控因子)表达更高。值得注意的是,绒毛膜尿囊中NLRC5的表达从第33天到第42天下降。此外,编码MHC I轻链的B2M在绒毛膜尿囊中呈高甲基化。包括CAVIN1、LHB和INSR在内的若干基因在两种滋养层类型之间既存在差异表达又存在差异甲基化,而其他基因如IFNGR1、CD177则在着床窗口期表现出差异调控。基因本体论和通路分析显示,差异表达和差异甲基化的基因富集于对着床至关重要的生物学过程和通路,包括细胞迁移与黏附、TGFB信号传导、纤维化、伤口愈合以及白细胞外渗。结论

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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