肥厚型心肌病miRNA生物标志物数据集
基于GEO数据库的肥厚型心肌病miRNA和基因表达数据，结合机器学习的生物标志物分析。
基本信息
资源简介
肥厚型心肌病miRNA生物标志物数据集
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 4 个文件、合计 54.15 KB，主题涵盖 Hypertrophic cardiomyopathy、microRNAs、biomarkers、machine learning、gene expression analysis，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Unveiling miRNA biomarkers for hypertrophic cardiomyopathy through integrated bioinformatics and machine learning analysis》。配套论文《Unveiling miRNA biomarkers for hypertrophic cardiomyopathy through integrated bioinformatics and machine learning analysis》发表于 Acta Cardiologica（2025），DOI：10.1080/00015385.2025.2577015。项目资助方：The authors did not receive support from any organisation for the submitted work.。源站首次发布：2025-10-24。
【数据内容】
源站原始描述：This study explores microRNAs (miRNAs) as biomarkers for hypertrophic cardiomyopathy (HCM), an inherited cardiac disease with clinical diversity and sudden death risk. Using bioinformatics and machine learning (ML), Gene Expression Omnibus (GEO) datasets were analysed to identify miRNA signatures for early detection, risk assessment, and personalised treatment of HCM. Differential expression analysis of three GEO datasets identified 155 differentially expressed genes (DEGs) and 5 differentially…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本研究探讨微小RNA（miRNAs）作为肥厚型心肌病（HCM）生物标志物的作用；HCM是一种具有临床异质性和猝死风险的遗传性心脏病。利用生物信息学和机器学习（ML），对基因表达综合数据库（GEO）数据集进行分析，以识别用于HCM早期检测、风险评估和个体化治疗的miRNA特征。对三个GEO数据集的差异表达分析识别出155个差异表达基因（DEGs）和5个差异表达miRNA（DE-miRNAs）。功能注释和通路
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个，合计 54.15 KB。tacd_a_2577015_sm2354.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，11.81 KB。tacd_a_2577015_sm2352.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，23.23 KB。tacd_a_2577015_sm2351.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，9.41 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.30437852.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Cell Biology、Genetics、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Cancer、Plant Biology。主题标签：Hypertrophic cardiomyopathy、microRNAs、biomarkers、machine learning、gene expression analysis。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://tandf.figshare.com/articles/dataset/Unveiling_miRNA_biomarkers_for_hypertrophic_cardiomyopathy_through_integrated_bioinformatics_and_machine_learning_analysis/30437852
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Unveiling miRNA biomarkers for hypertrophic cardiomyopathy through integrated bioinformatics and machine learning analysis. Taylor & Francis. Yamasan, Bilge Eren; Korkmaz, Selçuk
【使用注意】
· 源站最后修改于 2025-12-10，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Unveiling miRNA biomarkers for hypertrophic cardiomyopathy through integrated bioinformatics and machine learning analysis
- DOI：10.6084/m9.figshare.30437852.v1
- 发布日期：2025-10-24
- 文件数：4 个
- 文件总体积：54.15 KB
- 源站页面：https://tandf.figshare.com/articles/dataset/Unveiling_miRNA_biomarkers_for_hypertrophic_cardiomyopathy_through_integrated_bioinformatics_and_machine_learning_analysis/30437852
命令行下载
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文件清单
tacd_a_2577015_sm2354.xlsx（11.81 KB）tacd_a_2577015_sm2352.xlsx（23.23 KB）tacd_a_2577015_sm2351.xlsx（9.41 KB）tacd_a_2577015_sm2350.xlsx（9.71 KB）
文件总体积 54.15 KB（源站 API 实测）。
数据说明
This study explores microRNAs (miRNAs) as biomarkers for hypertrophic cardiomyopathy (HCM), an inherited cardiac disease with clinical diversity and sudden death risk. Using bioinformatics and machine learning (ML), Gene Expression Omnibus (GEO) datasets were analysed to identify miRNA signatures for early detection, risk assessment, and personalised treatment of HCM. Differential expression analysis of three GEO datasets identified 155 differentially expressed genes (DEGs) and 5 differentially expressed miRNAs (DE-miRNAs). Functional annotation and pathway analysis revealed their roles in inflammatory responses, extracellular matrix organisation, and cellular stress responses. Notably, upregulated (COL21A1, PROM1) and downregulated (FOS, BTG2, ELL2, PDK4, SERPINE1, SRGN, TIPARP) genes were detected as potential DE-miRNA targets. Validation highlighted importance of ELL2 and PDK4 in HCM pathology. Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF) models demonstrated high predictive accuracy for HCM using DE-miRNAs, suggesting new paths for early diagnosis and personalised therapy.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.30437852.v1（source: https://tandf.figshare.com/articles/dataset/Unveiling_miRNA_biomarkers_for_hypertrophic_cardiomyopathy_through_integrated_bioinformatics_and_machine_learning_analysis/30437852）。
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