1型糖尿病动脉粥样硬化斑块成分循环小非编码RNA谱

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE207901

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

心血管疾病（CVD）是1型糖尿病（T1D）患者的主要死因；然而，该人群中斑块成分的决定因素尚不清楚。微小RNA（miRNA）是循环中最丰富的一类调节基因表达的小非编码RNA（sncRNA），参与动脉粥样硬化的发展，是CVD有前景的生物标志物。本研究分析了伴有颈动脉钙化斑块和纤维斑块的T1D患者的循环miRNA表达谱。我们鉴定出，与纤维斑块患者相比，钙化斑块患者中有四种miRNA上调（miR-503-5p、let-7d-5p、miR-106b-3p、miR-93-5p），一种miRNA下调（miR-10a-5p）。ROC曲线分析表明，miR-503-5p和miR-10a-5p在区分不同斑块成分方面具有良好的性能。miR-503-3p与LDL胆固醇浓度呈负相关，而miR-10a-5p呈正相关。对所选miRNA的推定靶基因进行通路富集分析，结果显示其参与凋亡和炎症过程调控、成骨分化及血管钙化。

这些发现全面描述了miRNAs及其在调控网络中的特征，导致T1D中不同的斑块组成。这些结果对于开发预防糖尿病中心血管疾病的新型治疗策略可能具有重要的临床意义。

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。