冠状动脉疾病患者与对照外周血浆差异表达lncRNA高通量筛选

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE171551

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

本研究旨在发现外周血中与冠状动脉粥样硬化性心脏病（CAD）相关的未知LncRNA。本实验采用高通量测序方法，对三对临床CAD组与对照组血浆样本进行了检测。使用Cuffdiff软件获取LncRNA表达谱，基于倍数变化和p值鉴定差异表达的LncRNA。通过Q-PCR在临床CAD组与对照组的大样本中验证外周血浆及血单核细胞中的差异表达基因。我们发现三个LncRNA uc003pxg.1、ENST00000565257、ENST00000568324在CAD患者外周血单个核细胞中明显上调，且这些结果与测序结果一致。初步检测到了理想的LncRNA。这一发现为进一步研究奠定了基础，并为LncRNA用于CAD早期临床筛查提供了理论依据。

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。