小鼠睾丸和卵巢中Poly(A)尾的Nanopore直接RNA测序综合分析

该数据集利用Nanopore直接RNA测序,对小鼠睾丸和卵巢中mRNA的Poly(A)尾组成与动态进行综合分析。样本来自野生型及缺失TENT5C聚合酶的转基因小鼠,涵盖完整睾丸组织以及不同发育阶段的雄性生殖细胞(圆形或长形精子细胞)

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基因组回归GPL1905710090
GSE273264: Comprehensive analysis of Poly(A) tails in Mouse Testes and Ovaries using Nanopore direct RNA Sequencing.

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

小鼠睾丸和卵巢中Poly(A)尾的Nanopore直接RNA测序综合分析

Comprehensive analysis of Poly(A) tails in Mouse Testes and Ovaries using Nanopore direct RNA Sequencing.

该数据集利用Nanopore直接RNA测序,对小鼠睾丸和卵巢中mRNA的Poly(A)尾组成与动态进行综合分析。样本来自野生型及缺失TENT5C聚合酶的转基因小鼠,涵盖完整睾丸组织以及不同发育阶段的雄性生殖细胞(圆形或长形精子细胞)。数据可用于研究配子发生过程中转录后基因表达调控,探索Poly(A)尾延伸、缩短及修饰与mRNA命运的关系,并为不孕症相关机制提供转录组资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):生殖细胞发育,即配子发生,是一个复杂的过程,其功能障碍会导致不孕症,这是一个日益严重的全球健康和社会问题。在精子发生和卵子发生中,转录后基因表达调控都至关重要。基本上,所有mRNA都具有非模板化的poly(A)尾,其组成和动态(延伸、缩短和修饰)决定mRNA的命运。在此背景下,我们提出了一个全面的转录组数据集,重点关注小鼠睾丸中mRNA poly(A)尾的代谢。所分析的RNA样本分离自野生型和缺乏TENT5C聚合酶的转基因小鼠,该聚合酶可在细胞质中延伸poly(A)尾。分析了完整睾丸材料以及不同发育阶段的雄性配子(圆形或长形精子细胞)。

【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:GPL19057、10090。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=GSE273264

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 14 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE273264

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

生殖细胞发育,即配子发生,是一个复杂的过程,其功能障碍会导致不育,这已成为全球日益严重的健康和社会问题。在精子发生和卵子发生中,转录后基因表达调控至关重要。基本上,所有mRNA都具有非模板化的poly(A)尾,其组成和动态变化(延长、缩短和修饰)决定了mRNA的命运。在此背景下,我们提供了一个全面的转录组数据集,重点关注小鼠睾丸中mRNA poly(A)尾的代谢。所分析的RNA样本分离自野生型小鼠和缺乏TENT5C聚合酶的转基因小鼠,该聚合酶能够在细胞质中延长poly(A)尾。我们分析了整个睾丸组织以及不同发育阶段的雄性配子(圆形或长形精子细胞)。

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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