GSE110527：动脉瘤组织的miRNA表达谱
该数据集来自NCBI，提供胸主动脉瘤（TAA）患者与健康对照主动脉中膜的miRNA微阵列表达谱，共检测到473个miRNA，其中232个差异表达
基本信息
资源简介
GSE110527：动脉瘤组织的miRNA表达谱
GSE110527 是一个来自 NCBI 的 miRNA 表达谱数据集，主题为胸主动脉瘤（Thoracic Aortic Aneurysm，TAA）组织的 miRNA 表达特征。该数据集通过微阵列技术，对健康对照与 TAA 患者的主动脉中膜进行比较分析，共检测到 473 个 miRNA，并识别出 232 个差异表达的 miRNA。数据集归属于心血管系统疾病 / 胸主动脉瘤分类，包含 1 个数据文件，即 GSE110527_series_matrix.txt.gz。该资源可用于探索与 TAA 发病机制相关的非编码 RNA 表达变化，为后续机制研究和候选标志物筛选提供表达谱层面的基础数据。
【数据集背景】
胸主动脉瘤是一种累及主动脉壁的心血管系统疾病，其发病机制涉及主动脉中膜结构与功能的改变。为识别可能参与 TAA 发病过程的 miRNA，研究者采用 miRNA 微阵列技术，对健康对照与 TAA 患者的主动脉中膜组织进行表达谱检测。该数据集正是围绕这一研究目标产生的表达谱资源，主题标签为非编码 RNA 微阵列分析（Non-coding RNA profiling by array），物种为人类（9606），平台编号为 GPL20712。
【数据内容】
该数据集提供 TAA 患者与健康对照主动脉中膜的 miRNA 微阵列表达谱。检测结果显示，共有 473 个 miRNA 在至少一半样本中被检出；其中 232 个 miRNA 呈现差异表达，源站描述中给出的差异筛选条件涉及调整后 p 值以及 0.5 或 < -0.5 的阈值表述。数据集文件数量为 1，文件样例为 GSE110527_series_matrix.txt.gz，属于 GZIP 压缩格式的系列矩阵文件。
【采集与来源】
数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov，源站标题为“miRNA expression profiles of aneurysmal tissues”。样本材料为健康对照与 TAA 患者的主动脉中膜。作者信息中列出 A，Boileau。发布时间为 Feb 13 201，源站按此形式给出，未提供更完整的日期信息。数据集分类归入心血管系统疾病下的胸主动脉瘤方向。
【适用场景】
该数据集适用于胸主动脉瘤相关的基础与转化研究场景，例如比较 TAA 与健康对照主动脉中膜之间的 miRNA 表达差异、筛选可能参与 TAA 发病机制的候选 miRNA，以及为后续实验验证提供表达谱层面的线索。由于数据属于非编码 RNA 微阵列表达谱，也可用于非编码 RNA 表达模式的分析与讨论。
【使用方法】
使用时可先下载数据文件 GSE110527_series_matrix.txt.gz，按 GZIP 压缩包格式进行读取。建议先在小样本上核对字段与编码，确认无误后再批量接入分析流程。源站未提供更详细的分析流程或参数设置。
【质量与限制】
源站描述显示 473 个 miRNA 在至少一半样本中被检出，232 个 miRNA 为差异表达，并给出了调整后 p 值相关的筛选表述。除上述信息外，源站未提供样本量、平台探针注释细节、批次信息或独立验证结果等质量相关信息。该数据集文件数量为 1，使用时应结合具体研究目的谨慎解释差异表达结果。
【引用与许可】
作者信息为 A，Boileau，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。源站未提供具体的引用格式、许可条款或使用限制说明。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE110527
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
为识别可能参与TAA（胸主动脉瘤）发病机制的miRNAs，我们首先使用健康对照者和TAA患者的主动脉中膜进行了miRNAs微阵列分析。在至少一半样本中检测到473个miRNAs。其中，232个miRNAs差异表达，调整后的p值<0.05，且log2转换的倍数变化>0.5或<-0.5。
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。
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