环状RNA hsa_circ_001879和hsa_circ_004104作为冠状动脉疾病新型生物标志物的鉴定

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE115733

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

采用微阵列技术对24例CAD患者和7例对照者的circRNA谱进行了检测。使用六种分类器评估潜在的circRNA生物标志物。在大规模队列中通过qRT-PCR进一步验证候选circRNA的表达水平。采用逻辑回归分析和受试者工作特征曲线评估诊断价值。与对照组相比，CAD患者中有624个circRNA显著上调，171个circRNA显著下调。利用六种不同的分类器鉴定出一个由四个circRNA组成的特征谱。在这四个circRNA中，hsa_circ_001879和hsa_circ_004104在验证队列中显著上调。我们提供了CAD患者中异常表达circRNA的全转录组概览，并重复验证了hsa_circ_001879和hsa_circ_004104在CAD患者中显著上调。我们的结果表明，hsa_circ_001879和hsa_circ_004104可能作为CAD的诊断生物标志物。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。