数据集:年龄与Sertoli细胞中mTOR操作诱导的小鼠精子DNA甲基化变化

该数据集来自search.dataone.org,主题为年龄及Sertoli细胞中mTOR两种复合物活性改变所诱导的小鼠精子DNA甲基化变化

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时间序列分类TestesgerontologyandrologyDNA methylationSpermatogenesisEpigeneticsAgingSpermreproductionmechanistic target of rapamycin
Data for: Mouse sperm DNA-methylation changes induced by age and mechanistic target of rapamycin (mTOR) manipulation in Sertoli cells

基本信息

模态
时间序列
任务类型
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创建/更新时间
2026-11-06

资源简介

数据集:年龄与Sertoli细胞中mTOR操作诱导的小鼠精子DNA甲基化变化

Data for: Mouse sperm DNA-methylation changes induced by age and mechanistic target of rapamycin (mTOR) manipulation in Sertoli cells

该数据集来自search.dataone.org,主题为年龄及Sertoli细胞中mTOR两种复合物活性改变所诱导的小鼠精子DNA甲基化变化。研究使用Raptor Sertoli特异性敲除模型失活mTORC1,使用Rictor Sertoli特异性敲除模型失活mTORC2,在出生后第8周和第22周两个时间点采集数据,分析所有年龄/基因型组的精子DNA甲基化,识别与差异甲基化区域相关的基因及其富集的生物学类别。数据可用于探索衰老和mTOR信号通路对雄性生殖细胞表观遗传修饰的影响(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究旨在研究由年龄以及Sertoli细胞中雷帕霉素机制靶点(mTOR)两个复合物活性变化所诱导的精子DNA甲基化变化。使用了两种转基因小鼠模型。为了失活mTOR复合物一(mTORC1),我们使用了Raptor(mTORC1的组分)Sertoli特异性敲除模型;为了失活mTOR复合物二(mTORC2),我们使用了Rictor(mTORC2的组分)Sertoli特异性敲除模型。数据在出生后第8周和第22周两个时间点采集。分析了所有年龄/基因型组的精子DNA甲基化。识别了与差异甲基化区域相关的基因,并识别了富集这些基因的生物学类别。

【主题与分类】

主题标签:Testes、gerontology、andrology、DNA methylation、Spermatogenesis、Epigenetics、Aging、Sperm、reproduction、mechanistic target of rapamycin。本站分类:症状、体征与临床所见。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ad191088a5ebae181d32a6abc0952de701c393d06a3d5a7d64bb9f9c04862e64f

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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

本研究旨在探讨年龄以及Sertoli细胞中雷帕霉素机制靶点(mTOR)两个复合物活性变化所诱导的精子DNA甲基化改变。研究使用了两种转基因小鼠模型。为失活mTOR复合物一(mTORC1),我们采用了Raptor(mTORC1组分)Sertoli细胞特异性敲除模型;为失活mTOR复合物二(mTORC2),我们采用了Rictor(mTORC2组分)Sertoli细胞特异性敲除模型。数据采集于两个时间点:出生后第8周和出生后第22周。对所有年龄/基因型组的精子DNA甲基化进行了分析。识别了与差异甲基化区域相关的基因,并确定了这些基因富集的生物学类别。

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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