CAIS分子通路揭示非梗阻性无精子症中睾酮/雌二醇比值与生殖细胞肿瘤风险

该数据集来自NCBI GEO,包含一例完全雄激素不敏感综合征(CAIS)患者睾丸体细胞的单细胞RNAseq数据,并与已发表的scRNA-seq数据集整合

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基因组预测GPL185739606
GSE298368: CAIS molecular pathways unveil Testosterone/Estradiol ratio to germ cell tumor risk in non-obstructive azoospermia

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-07

资源简介

CAIS分子通路揭示非梗阻性无精子症中睾酮/雌二醇比值与生殖细胞肿瘤风险

CAIS molecular pathways unveil Testosterone/Estradiol ratio to germ cell tumor risk in non-obstructive azoospermia

该数据集来自NCBI GEO,包含一例完全雄激素不敏感综合征(CAIS)患者睾丸体细胞的单细胞RNAseq数据,并与已发表的scRNA-seq数据集整合。数据聚焦非梗阻性无精子症(NOA)的分子通路,旨在比较遗传型(CAIS、Klinefelter综合征)与非遗传型NOA的共享或特异性通路,并探讨睾酮/雌二醇比值与生殖细胞肿瘤风险的关系。可用于男性不育及睾丸生殖细胞肿瘤相关机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景。非梗阻性无精子症(NOA)是男性不育最严重的形式,影响1%的男性,其临床表现为无精子生成、生精小管基底膜透明变性、原发性性腺功能减退,以及与可育男性相比更早出现年龄相关合并症。NOA还具有病因异质性,与非遗传异常形式相比,非遗传形式睾丸生殖细胞癌(TGCC)的发病率更高。目的。我们旨在建立睾丸体细胞中非遗传性和遗传性NOA(如完全雄激素不敏感综合征(CAIS)和Klinefelter综合征(KS))共享或特异的分子通路。方法。对一名CAIS患者的睾丸体细胞进行单细胞RNAseq,并与已发表的scRNA-seq数据集进行数据整合。

【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:GPL18573、9606。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE298368

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 22 202,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

背景。非梗阻性无精子症(NOA)是男性不育最严重的形式,影响1%的男性,其临床表现为无精子生成、生精小管基底膜玻璃样变、原发性性腺功能减退,以及与生育力正常男性相比更早出现年龄相关合并症。NOA还具有病因异质性特征,与非遗传性形式相比,遗传异常形式的睾丸生殖细胞肿瘤(TGCC)发生率更高。目的。我们旨在确定睾丸体细胞中非遗传性和遗传性NOA(如完全性雄激素不敏感综合征(CAIS)和Klinefelter综合征(KS))共有或特有的分子通路。方法。对一名CAIS患者的睾丸体细胞进行单细胞RNA测序,并与已发表的正常精子发生、NOA、KS和生殖细胞性睾丸癌的睾丸scRNA-seq数据集进行数据整合。CAIS患者的详细临床数据,以及年龄匹配男性的睾酮和雌二醇水平(120名生育力正常男性、155名不育男性、116名NOA患者、18名KS患者和343名TGCC患者)。结果。

在所有情况下,Leydig细胞均表现为未成熟和衰老状态,但与原发性性腺功能减退相关的NOA患者的Leydig细胞中,与精原细胞瘤微环境相关的转录本表达最高,包括雌激素反应基因。通过显示睾酮/雌二醇比值下降对非遗传性NOA男性TGCC的预后作用,Leydig细胞中的肿瘤转录特征已在全身水平得到证实。结论。本研究为NOA患者TGCC的预测及芳香化酶抑制剂使用的适用性提供了分子层面的见解。

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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