PRJNA890249:不同生育治疗与自然妊娠胎盘形成期差异基因表达
该数据集来自SMAART队列研究,利用bulk总RNA测序评估受孕方式对孕早期人类胎盘基因表达的影响。研究对象为单胎、孕10-14周、核型正常、胎儿种族为白人或不混血白人/亚裔的妊娠,按受孕方式分为IVF、非IVF生育治疗和自然妊娠,并平衡胎儿性别

基本信息
资源简介
PRJNA890249:不同生育治疗与自然妊娠胎盘形成期差异基因表达
该数据集来自SMAART队列研究,利用bulk总RNA测序评估受孕方式对孕早期人类胎盘基因表达的影响。研究对象为单胎、孕10-14周、核型正常、胎儿种族为白人或不混血白人/亚裔的妊娠,按受孕方式分为IVF、非IVF生育治疗和自然妊娠,并平衡胎儿性别。样本为临床基因检测后剩余的绒毛膜绒毛组织,经RNAlater保存后提取RNA并构建链特异性总RNA文库。数据可用于比较不同受孕方式下胎盘转录组的差异(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本SMAART队列研究使用bulk总RNA测序评估受孕方式对孕早期人类胎盘基因表达的影响[PMID: 30611556]。妊娠为单胎,孕龄10-14周,核型正常,胎儿种族为白人或不混血白人/亚裔,并且通过生育治疗(IVF=体外受精,NIFT=非IVF生育治疗)或未接受生育治疗(自然妊娠,也称为未辅助)受孕。妊娠按胎儿性别平衡。临床基因检测后剩余的绒毛膜绒毛组织在知情同意下收集用于研究,并储存在RNAlater RNA稳定试剂(QIAGEN)中于-80C直至使用AllPrep DNA/RNA Mini Kit(QIAGEN)进行RNA分离。>200 nt的RNA-seq文库使用Illumina TruSeq Stranded Total RNA with Ribo-Zero Gold样本制备试剂盒(Illumina)构建,并去除
【主题与分类】
主题标签:Transcriptome or Gene expression。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/bioproject/PRJNA890249
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- OpenDataLab:
数据说明
这项SMAART队列研究采用bulk总RNA测序来评估受孕方式对早孕期人类胎盘基因表达的影响[PMID: 30611556]。妊娠均为单胎,孕龄10-14周,核型正常,胎儿种族为高加索人或高加索/亚洲混血,受孕方式为接受生育治疗(IVF=体外受精,NIFT=非IVF生育治疗)或未接受生育治疗(自然受孕,也称为未辅助受孕)。妊娠在胎儿性别方面保持平衡。临床基因检测后剩余的绒毛膜绒毛组织在知情同意下采集用于研究,并保存在RNAlater RNA Stabilization Reagent(QIAGEN)中于-80°C保存,直至使用AllPrep DNA/RNA Mini Kit(QIAGEN)进行RNA分离。使用Illumina TruSeq Stranded Total RNA with Ribo-Zero Gold样本制备试剂盒(Illumina)构建了>200 nt的RNA-seq文库,并去除了细胞质和线粒体核糖体RNA。使用FastQC进行质量检查后,使用Kallisto对照人类参考基因组(Ensembl build GRCh38)对转录本丰度进行定量。
采用DESeq2进行差异表达分析,以比较受孕方式,并对胎儿性别和RNA-seq数据集进行了校正。数据集校正消除了RNA分离和/或测序批次带来的批次效应。共纳入N=141名受试者,包括74例自然受孕、33例非IVF(NIFT)和34例IVF妊娠。DESeq2文件末尾的受试者列是经测序深度归一化后的计数。总体设计:总RNA-seq差异基因表达分析,比较不同受孕方式:不孕治疗(IVF与NIFT合并)vs自然受孕、NIFT vs自然受孕、IVF vs自然受孕,以及IVF vs NIFT。分析在DESeq2模型中校正了胎儿性别和RNA-seq数据集。
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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