实验感染Brucella ovis粗糙强毒株公羊基因表达芯片分析(慢性1期)

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE35613,利用Affymetrix Bovine Genome Array对实验感染Brucella ovis粗糙强毒株的公羊进行基因表达谱分析,覆盖急性期(60 dpc)、慢性1期(120 dpc)和慢性2期(240 dpc)三个时间点,组织包括附睾、睾

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL21129940
GSE35613: Microarray analysis of gene expression in rams experimentally infected with a rough virulent strain of Brucella ovis (chronic 1 phase)

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

实验感染Brucella ovis粗糙强毒株公羊基因表达芯片分析(慢性1期)

Microarray analysis of gene expression in rams experimentally infected with a rough virulent strain of Brucella ovis (chronic 1 phase)

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE35613,利用Affymetrix Bovine Genome Array对实验感染Brucella ovis粗糙强毒株的公羊进行基因表达谱分析,覆盖急性期(60 dpc)、慢性1期(120 dpc)和慢性2期(240 dpc)三个时间点,组织包括附睾、睾丸、壶腹、精囊腺、尿道球腺及腹股沟和阴囊淋巴结混合池,并设0 dpc对照组。芯片分析约23,000个基因,三个感染期分别检出139、930和744个差异表达基因(DEGs),其中44个DEGs在三个期共有。数据可用于研究公羊布鲁氏菌感染的免疫与生殖组织基因表达变化及差异基因筛选(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 07 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该研究通过微阵列分析展示了实验感染Brucella ovis粗糙(R)强毒株的公羊在生殖器官(附睾、睾丸、壶腹、精囊腺、尿道球腺)以及淋巴结混合池(腹股沟和阴囊)中总mRNA的基因表达,涉及感染三个不同时间点:急性期(攻毒后60天[60 dpc])、慢性1期(120 dpc)和慢性2期(240 dpc)。为进一步明确与感染公羊相关的基因表达变化,使用Affymetrix Bovine Genome Array比较了对照组(0 dpc)公羊的表达谱。在芯片分析的23,000个基因中,B. ovis感染公羊组织在急性期、慢性1期和慢性2期分别发现139、930和744个差异表达基因(DEGs)。在三个感染期中,44个DEGs

【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:Expression profiling by array、GPL2112、9940。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=GSE35613

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 17 201,引用时请注意版本时效。

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数据说明

该研究通过微阵列分析,展示了实验感染布鲁氏菌绵羊种粗糙(R)强毒株的公羊在生殖器官(附睾、睾丸、壶腹、精囊腺、尿道球腺)及淋巴结池(腹股沟和阴囊)中总mRNA的基因表达情况,分别在感染后的三个不同时间点进行:急性期(攻毒后60天[dpc])、慢性期1(120dpc)和慢性期2(240dpc)。为进一步明确与感染公羊相关的基因表达变化,使用Affymetrix牛基因组阵列比较了对照组(0 dpc)公羊的表达谱。在阵列分析的23,000个基因中,感染布鲁氏菌的公羊组织在急性期、慢性期1和慢性期2分别显示出139、930和744个差异表达基因(DEGs)。在这三个感染阶段中,共有44个DEGs(30个已知基因和14个未知基因)共同表达。在感染的三个时期,免疫细胞运输、免疫疾病、传染病、炎症性疾病、炎症反应和细胞运动的生物学功能均显著。

结果支持了对感染B. ovis R株的公羊组织进行的首次微阵列分析。

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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