人类卵泡细胞转录组特征与体外受精失败关联数据集

研究比较体外受精失败与成功周期的基因表达差异,探讨失败周期卵泡中基因表达的变化。数据可用于分析 IVF 失败相关的分子特征,辅助诊断工具开发及刺激方案调整(来源 NCBI)

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL103329606
GSE87545: Transcriptomic signatures in follicular cells associated with failure of in vitro fertilization in humans

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

人类卵泡细胞转录组特征与体外受精失败关联数据集

Transcriptomic signatures in follicular cells associated with failure of in vitro fertilization in humans

该数据集来自 NCBI,包含 1 个文件(GSE87545_series_matrix.txt.gz),基于 GPL10332 平台对人类卵泡细胞进行表达谱分析。研究比较体外受精失败与成功周期的基因表达差异,探讨失败周期卵泡中基因表达的变化。数据可用于分析 IVF 失败相关的分子特征,辅助诊断工具开发及刺激方案调整(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 02 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):IVF 成功率仍然很低(通常约 30%),需要多个周期才能实现妊娠,给患者和社会带来问题。IVF 成功或失败主要取决于取卵质量以及患者对卵巢刺激的反应。IVF 前的激素刺激影响卵巢环境,进而影响卵母细胞及后续胚胎质量。我们相信,如果临床医生能获得更多信息来分析周期失败的原因,他们就可以相应地调整下一次刺激方案并提高成功率。我们相信特定的分子特征与失败原因相关,RNA 分析可作为诊断工具。本研究旨在比较失败与成功 IVF 周期的基因表达,并确定失败周期卵泡中基因表达如何受到影响。

【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、GPL10332、9606。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=GSE87545

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 30 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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

IVF成功率仍然较低(通常约为30%),且需要多个周期才能实现妊娠,这给患者和社会带来了问题。IVF的成功或失败主要取决于所获卵母细胞的质量以及患者对卵巢刺激的反应。IVF前的激素刺激会影响卵巢环境,进而影响卵母细胞及后续胚胎质量。我们认为,如果临床医生能够获得更多信息来分析周期失败的原因,他们就可以相应地调整下一次刺激方案并提高成功率。我们认为特定的分子特征与失败原因相关,RNA分析可作为诊断工具。本研究的目的是比较失败与成功IVF周期之间的基因表达,并确定失败周期卵泡中基因表达受到何种影响。使用微阵列分析了从IVF患者(n=32)获得的卵泡细胞中的基因表达。将IVF周期后未妊娠的患者与妊娠患者进行了比较。

采用定量RT-PCR验证微阵列结果,并运用Ingenuity通路分析进行功能分析。两组之间有165个基因差异表达,包括许多促炎细胞因子或其他与炎症相关的因子。例如,与阳性组相比,阴性组中EGR1、IL1B、IL8、CXCL2、CCL3和CCL4均上调。若干因子的过表达(其中一些作用于VEGF上游)提示通透性增加和血管舒张。阴性组中免疫细胞向卵巢组织的募集似乎也更为明显,可能反映白细胞增多。我们的结果表明,在IVF失败组中,促炎与抗炎介质之间的平衡受损,并提示存在一种影响卵母细胞但不导致全身性问题的中间型OHSS状态。一些差异表达

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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