克隆牛胚胎与母体子宫内膜基因表达失调数据集

该数据集来自 NCBI GEO(GSE74152),利用 RNA-seq 比较体细胞核移植(SCNT)与人工授精(AI)产生的牛孕体在妊娠第 18 天(植入前)和第 34 天(植入后)的转录组,并分析子宫内膜以识别可能受克隆孕体影响的通讯通路

geo
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基因组分类GPL157499913
GSE74152: Massive dysregulation of genes involved in cell signaling and placental development in cloned cattle conceptus and maternal endometrium

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

克隆牛胚胎与母体子宫内膜基因表达失调数据集

Massive dysregulation of genes involved in cell signaling and placental development in cloned cattle conceptus and maternal endometrium

该数据集来自 NCBI GEO(GSE74152),利用 RNA-seq 比较体细胞核移植(SCNT)与人工授精(AI)产生的牛孕体在妊娠第 18 天(植入前)和第 34 天(植入后)的转录组,并分析子宫内膜以识别可能受克隆孕体影响的通讯通路。数据包含 1 个文件,可用于研究克隆胚胎植入失败机制及差异表达基因分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 19 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):通过体细胞核移植(SCNT)克隆哺乳动物的一个主要未解决问题是,胚胎被移植到受体子宫后、在植入窗口之前或期间,该过程失败的机制。我们通过使用 RNA-seq 比较 SCNT 和人工授精(AI)产生的牛孕体在妊娠第 18 天(植入前)和第 34 天(植入后)的转录组来研究这个问题。此外,还对子宫内膜进行了分析,以识别可能受克隆孕体存在影响的通讯通路,最终导致植入窗口之前或期间的死亡。在第 18 天,与 SCNT 相关的转录组效应是巨大的,涉及超过 5,000 个差异表达基因(DEGs)。其中包括 121 个在小鼠中具有胚胎致死表型、导致缺陷的基因

【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:GPL15749、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=GSE74152

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 201,引用时请注意版本时效。

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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

通过体细胞核移植(SCNT)克隆哺乳动物时,一个尚未解决的主要问题是:胚胎移植到受体子宫后、在着床窗口之前或期间,该过程失败的机制。我们利用RNA-seq研究了这一问题,比较了妊娠第18天(着床前)和第34天(着床后)通过SCNT和人工授精(AI)产生的牛孕体的转录组。此外,我们还对着床前和着床后阶段的子宫内膜进行了分析,以识别可能因克隆孕体的存在而受影响、最终导致着床窗口之前或期间死亡的通讯通路。在第18天,与SCNT相关的转录组效应非常显著,涉及超过5,000个差异表达基因(DEGs)。其中包括121个基因,这些基因在小鼠中具有胚胎致死表型、导致滋养层和胎盘发育缺陷,和/或影响小鼠孕体的存活。

在妊娠第18天的子宫内膜中,表达基因中不足0.4%受到克隆孕体存在的影响;而在第34天,分别约有36%和不足0.7%的基因在子叶间组织和子叶组织中呈现差异表达。对胎盘和子宫内膜组织中差异表达基因的功能分析表明,克隆孕体与子宫内膜之间的信号传导发生了重大紊乱,尤其是子叶间组织。我们的结果支持一种瓶颈模型,即克隆孕体在围着床期存活取决于胚外组织的基因表达水平以及子宫内膜对克隆体异常信号的响应。

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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