公牛生育力状态对牛子宫内膜受孕体诱导转录组反应的影响
该数据集来自 NCBI GEO(GSE205404),研究公牛生育力状态对受孕体诱导的牛子宫内膜转录组变化的影响。实验选用 3 头高生育力与 3 头低生育力荷斯坦公牛,通过体外受精产生囊胚并移植到同期发情母牛,第 15 天回收受孕体与子宫内膜外植体进行共培养,随后以高通量测序进行表达谱分析

基本信息
资源简介
公牛生育力状态对牛子宫内膜受孕体诱导转录组反应的影响
Influence of sire fertility status on conceptus-induced transcriptomic response of the bovine endometrium
该数据集来自 NCBI GEO(GSE205404),研究公牛生育力状态对受孕体诱导的牛子宫内膜转录组变化的影响。实验选用 3 头高生育力与 3 头低生育力荷斯坦公牛,通过体外受精产生囊胚并移植到同期发情母牛,第 15 天回收受孕体与子宫内膜外植体进行共培养,随后以高通量测序进行表达谱分析。数据可用于探索生育力差异相关的子宫内膜转录组响应,支持不孕症相关机制研究与生物标志物预测(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 02 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究旨在检验公牛生育力状态对受孕体诱导的子宫内膜转录组变化的影响。从爱尔兰全国 AI 公牛群体(每头公牛至少 500 次授精)中,依据校正生育力评分(HF:+4.37%,LF:-12.7%;均值 = 0%)选取荷斯坦弗里斯兰公牛(3 头高生育力,HF;3 头低生育力,LF)。为生成延长的受孕体,将使用这六头公牛精子体外产生的第 7 天囊胚以每组 5-10 个移植到同期发情母牛(每头公牛 n=7 头母牛;共 42 头母牛)。第 15 天屠宰后回收受孕体(回收率:HF 59.4% vs. LF 45.0%;P<0.05)。同时,从同期发情周期母牛(n=4)回收第 15 天子宫内膜外植体。每头母牛的外植体在 RPMI 培养基中共培养 6 小时,分别与 (i) 无添加,对照 (ii) 100 ng/ml 绵羊重组
【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:GPL23055、9913。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://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE205404
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 16 202,引用时请注意版本时效。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
本研究旨在探讨种公牛生育力状态对子宫内膜转录组中受孕体诱导变化的影响。从爱尔兰全国人工授精公牛群体中(每头公牛至少500次授精),基于校正生育力评分(高生育力:+4.37%,低生育力:-12.7%;平均值=0%)选取了荷斯坦弗里斯兰公牛(3头高生育力,HF;3头低生育力,LF)。为生成延长的受孕体,将使用这6头公牛精子体外生产的第7天囊胚以5-10个为一组移植至同期发情母牛(每头公牛n=7头母牛;共42头母牛)。于第15天屠宰后回收受孕体(回收率:HF 59.4% vs. LF 45.0%;P<0.05)。同时,从同期发情周期母牛(n=4)中回收第15天子宫内膜外植体。每头母牛的外植体在RPMI培养基中分别与以下物质共培养6小时:(i) 无添加物,对照;(ii) 100 ng/ml绵羊重组干扰素tau(IFNT);(iii) 来自每头高生育力公牛的单一个受孕体;或(iv) 来自每头低生育力公牛的单一个受孕体。为尽量减少变异,同一子宫的外植体用于所有处理,并在4头母牛中重复。
6小时后,外植体经速冻处理并保存于-80°C。提取的mRNA进行RNA测序(Illumina NextSeq 500平台),所得数据通过R软件中的生物信息学流程进行分析。
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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