牛延展期孕体微环境:孕体-母体界面基因转录本与蛋白鉴定

该数据集来自 NCBI GEO(GSE256172),围绕牛发育第16天延展期孕体与母体子宫内膜界面的微环境,利用孕体-子宫内膜培养体系获取 RNA 与蛋白层面的表达信息

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基因组预测GPL260129913
GSE256172: Unraveling the elongating bovine conceptus microenvironment: Identification of gene transcripts and proteins along the conceptus-maternal interface in cattle

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

牛延展期孕体微环境:孕体-母体界面基因转录本与蛋白鉴定

Unraveling the elongating bovine conceptus microenvironment: Identification of gene transcripts and proteins along the conceptus-maternal interface in cattle

该数据集来自 NCBI GEO(GSE256172),围绕牛发育第16天延展期孕体与母体子宫内膜界面的微环境,利用孕体-子宫内膜培养体系获取 RNA 与蛋白层面的表达信息。实验涵盖对照培养基、孕体单培养、子宫内膜单培养及孕体-子宫内膜共培养四组,共1个文件(GSE256172_series_matrix.txt.gz)。数据可用于研究孕体因子对子宫内膜局部活动的调控及妊娠维持机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):牛孕体在发育第16天左右延展并释放干扰素-tau(IFNT),破坏子宫内膜的溶黄体机制,以维持黄体P4和妊娠。除IFNT外的孕体因子会改变子宫内膜局部活动以支持妊娠;然而,该微环境在很大程度上尚未被表征。我们利用牛孕体-子宫内膜培养系统,以RNA和蛋白的形式阐明该微环境。经发情同步的母牛保持发情周期(13头)或进行授精(9头),分别产生第16天周期性子宫内膜和延展期孕体。随后将孕体切片和周期性子宫内膜用于在1 mL培养基中生成组织培养物:(1)无组织(对照培养基;n=7),(2)孕体单培养(孕体;n=9),(3)子宫内膜单培养(Endo;n=13),或(4)子宫内膜-孕体共培养(n=15)。12小时后,组织RNA w

【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:GPL26012、9913。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE256172

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 27 202,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=GSE256172

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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

牛孕体在发育第16天左右延长并释放干扰素-tau(IFNT),破坏子宫内膜的溶黄体机制,以维持黄体P4和妊娠。除IFNT外,孕体其他因子也改变子宫内膜局部活动以支持妊娠;然而,该微环境在很大程度上尚未被表征。我们利用牛孕体-子宫内膜培养系统,以RNA和蛋白质形式阐明该微环境。发情同步化的青年母牛保持发情周期(13头)或进行人工授精(9头),分别产生第16天周期性子宫内膜和延长的孕体。随后,将孕体切片和周期性子宫内膜用于在1 mL培养基中生成组织培养物:(1)无组织(对照培养基;n=7),(2)孕体单培养(孕体;n=9),(3)子宫内膜单培养(Endo;n=13),或(4)Endo-孕体共培养(n=15)。12小时后,对组织RNA进行测序(RNA-Seq),并对培养基进行蛋白质组学分析(LC-MS/MS)。与孕体和Endo相比,共培养的孕体和子宫内膜组织分别含有3,400和4,575个差异表达基因(DEG)(P ≤ 0.01)。

子宫内膜中独立于IFNT上调的DEG与转录相关,而概念体上调的DEG则与蛋白质稳态和代谢相关(P ≤ 0.001)。

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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