卵巢不孕症
该数据集以基因模态为核心，整合了与卵巢不孕症相关的瓶颈基因信息，包括44个小鼠基因的突变、表达及细胞定位数据，来源于卵巢万花筒数据库，主要用于生殖医学领域的不孕症分子机制研究、基因功能分析以及相关靶向检测方法的开发与应用。
基本信息
资源简介
卵巢不孕症
【一句话概览】
研究不孕症的一种有价值方法是比较与不孕表型相关的人类和小鼠基因突变。OKdb数据库的基因页面按卵巢与非卵巢缺陷、以及亚生育力或不孕症分类收录相关生育表型信息。在小鼠中检索导致不孕的无效突变，可找到44个基因条目。这些不孕基因在卵母细胞和颗粒细胞中的表达及细胞定位展示于卵巢不孕基因图谱中，未纳入卵泡膜细胞基因，因多数研究侧重颗粒细胞。该通路蛋白可通过CPTAC检测门户获取靶向检测（来源 wikipathways.github.io）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Ovarian infertility (WP34)》。
【数据内容】
源站原始描述：Ovarian bottleneck genes associated with infertility. A valuable approach to the study of infertility is the comparison of mutations of individual human and mouse genes associated with infertility phenotypes. The individual gene pages in the OKdb (Ovarian Kaleidoscope Database: contain information on associated fertility phenotypes sorted by ovarian and nonovarian defects and by subfertility or infertility. If one searches for null mutations (under mutation type) causing infertility (infertile -…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：与不孕症相关的卵巢瓶颈基因。研究不孕症的一种有价值的方法是比较与不孕症表型相关的人类和小鼠个体基因的突变。OKdb（卵巢万花筒数据库：http://ovary.stanford.edu）中的各个基因页面包含相关生育表型的信息，按卵巢和非卵巢缺陷以及按生育力低下或不孕症分类。如果在数据库中搜索导致小鼠（在物种下）不孕症（在女性生育状态下为不孕症-卵巢缺陷）的无效突变（在突变类型下），可以找到44个基因条目。这些不孕症基因在卵母细胞和颗粒细胞中的表达及其细胞定位展示在卵巢不孕症基因图谱中。卵泡膜细胞基因未展示，因为大多数出版物侧重于颗粒细胞研究。该通路上的蛋白质可通过CPTAC检测门户获得靶向检测。
【主题与分类】
主题标签：Homo sapiens、Diseases、infertility、oocyte、granulosa cell、urogenital disease pathway。
【获取与许可】
源站页面：https://wikipathways.github.io/pathways/WP34.html
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://wikipathways.github.io/pathways/WP34.html
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集聚焦于与卵巢不孕症相关的瓶颈基因研究，通过比较人类和小鼠中与不孕表型相关的单个基因突变，深入探讨卵巢功能缺陷导致的生育问题。数据来源于卵巢万花筒数据库（OKdb），其中包含44个小鼠基因条目，这些基因的无效突变会导致卵巢缺陷和不孕。数据集提供了这些基因在卵母细胞和颗粒细胞中的表达信息及其细胞定位图（未包含膜细胞基因），并支持通过CPTAC检测门户获取相关蛋白质的靶向检测方法。主要应用于生殖医学、基因功能研究和不孕症的分子机制探索。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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