人心房组织microRNA表达与心房颤动接受心脏手术患者的数据
该数据集来自接受心血管手术患者的右心房组织,共29例,分为慢性心房颤动或迷宫手术未成功组(n=6)、迷宫手术成功组(n=10)和窦性心律组(n=13)

基本信息
资源简介
人心房组织microRNA表达与心房颤动接受心脏手术患者的数据
Data from: Impact of microRNA expression in human atrial tissue in patients with atrial fibrillation undergoing cardiac surgery
该数据集来自接受心血管手术患者的右心房组织,共29例,分为慢性心房颤动或迷宫手术未成功组(n=6)、迷宫手术成功组(n=10)和窦性心律组(n=13)。数据包含高密度microRNA微阵列和RT-PCR检测的miRNA表达结果,以及Masson三色染色评估的纤维化信息。可用于研究人心房组织中miRNA表达与心房颤动及纤维化的关系,并支持分类或预测分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2013。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:尽管microRNA(miRNA)在犬心房颤动(AF)模型中调控AF的起始和/或进展,但其在人类中的潜在机制仍不清楚。我们推测心房组织中某些miRNA与AF相关,并评估了接受心脏手术患者人心房组织中miRNA表达的关系。方法:将29例接受心血管手术患者的右心房组织分为3组[A:慢性AF或迷宫手术未成功,n=6;B:迷宫手术成功,n=10;C:窦性心律(SR)n=13]。使用高密度微阵列和逆转录聚合酶链反应(RT-PCR)测定miRNA表达。使用Masson三色染色检查纤维化。结果:miRNA微阵列分析显示,与SR组相比,AF组中miRNA-21、miRNA-23b、miRNA-199b和miRNA-208b升高。RT-PCR显示miRNA升高
【主题与分类】
主题标签:Atrial fibrillation、Cardiac surgery、microRNA、Fibrosis。本站分类:循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.8p1t6
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.8p1t6
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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:
数据集大小约 171.3 KB。
数据说明
背景:尽管在犬心房颤动(AF)模型中,微小RNA(miRNA)调控着心房颤动的发生和/或进展,但其在人体中的潜在机制仍不清楚。我们推测心房组织中某些miRNA与AF相关,并评估了心脏外科手术患者人心房组织中miRNA表达的关系。方法:将29例接受心血管手术患者的右心房组织分为3组[A组:慢性AF或迷宫手术不成功,n=6;B组:迷宫手术成功,n=10;C组:窦性心律(SR),n=13]。采用高密度微阵列和逆转录聚合酶链反应(RT-PCR)测定miRNA表达。使用Masson三色染色检查纤维化。结果:miRNA微阵列分析显示,与SR组相比,AF组中miRNA-21、miRNA-23b、miRNA-199b和miRNA-208b升高。RT-PCR显示,与SR组相比,AF组中miRNA-21(1.9倍)和miRNA-208b(4.2倍)升高。miRNA-21表达从C组到A组增加(A组:2.1倍,B组:1.8倍,C组:1.0倍)。纤维化从C组到A组增加(A组:43.0±12.9%,B组:21.3±6.1%,C组:11.9±3.1%)。
纤维化百分比与miRNA-21表达呈相关性(r=0.508,p<0.05)。与健康志愿者相比,房颤患者血浆中miRNA-21水平显著降低(p<0.05)。结论:发现人心房组织中miRNA-21的表达与心房纤维化相关,并可能影响房颤的发生,表明其作为心脏外科管理生物标志物的潜在价值。
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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