辅助生殖技术引起的DNA甲基化与基因表达变化可被生殖液减少数据集

自辅助生殖技术(ART)诞生以来,出生的儿童数量已超过 500 万。其中大多数似乎健康,但据报道 ART 受孕婴儿中缺陷频率更高,提示存在表观遗传代价

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基因组分类辅助生殖技术DNA甲基化基因表达不孕症猪囊胚生殖液RNA-Seq
Data from: DNA methylation and gene expression changes derived from assisted reproductive technologies can be decreased by reproductive fluids

基本信息

模态
基因组
大小
5.730960404 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

辅助生殖技术引起的DNA甲基化与基因表达变化可被生殖液减少数据集

自辅助生殖技术(ART)诞生以来,出生的儿童数量已超过 500 万。其中大多数似乎健康,但据报道 ART 受孕婴儿中缺陷频率更高,提示存在表观遗传代价

Data from: DNA methylation and gene expression changes derived from assisted reproductive technologies can be decreased by reproductive fluids

【数据集背景】

源站首次发布:2018。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):自辅助生殖技术(ART)诞生以来,出生的儿童数量已超过 500 万。其中大多数似乎健康,但据报道 ART 受孕婴儿中缺陷频率更高,提示存在表观遗传代价。我们报告了首个来自单个猪囊胚的全基因组 DNA 甲基化数据集,显示体内与体外生产胚胎之间的差异。囊胚在体外生产时,或没有(C-IVF)或存在天然生殖液(Natur-IVF)。Natur-IVF 胚胎在细胞数和孵化能力方面质量高于 C-IVF。RNA-Seq 和 DNA 甲基化分析显示,Natur-IVF 胚胎的表达和甲基化模式更接近体内囊胚。参与重编程、印记和发育的基因受培养影响,Natur-IVF 胚胎中异常较少。甲基化

【主题与分类】

主题标签:辅助生殖技术、DNA甲基化、基因表达、不孕症、猪囊胚、生殖液、RNA-Seq。本站分类:泌尿生殖系统疾病/不孕症。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.n77r3

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 5.73 GB。

数据说明

自辅助生殖技术(ART)问世以来,出生的儿童数量已超过500万。其中大多数看似健康,但据报道,ART受孕婴儿中缺陷发生率较高,暗示了表观遗传代价。我们报告了首个来自单个猪囊胚的全基因组DNA甲基化数据集,揭示了体内与体外生产胚胎之间的差异。囊胚是在体外条件下,要么不添加(常规体外受精C-IVF)要么添加自然生殖液(Natur-IVF)的情况下生产的。就细胞数量和孵化能力而言,Natur-IVF胚胎的质量高于C-IVF。RNA测序和DNA甲基化分析显示,Natur-IVF胚胎的表达和甲基化模式更接近体内囊胚。参与重编程、印记和发育的基因受到培养条件的影响,而Natur-IVF胚胎中的异常较少。甲基化分析在C-IVF中检测到甲基化变化,但在Natur-IVF中未检测到,这些变化发生在如IGF2R和NNAT等甲基化可能至关重要的基因上。

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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