颅内动脉瘤壁RNA测序分析：破裂中溶酶体与免疫球蛋白的参与

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE122897

标准获取流程：

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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

背景与目的——分析参与颅内动脉瘤发生与破裂的基因，可增进对动脉瘤发病机制的了解，并识别新的治疗策略。我们比较了破裂与未破裂动脉瘤以及对照颅内动脉之间的基因表达。方法——我们采用RNA测序确定表达水平。应用多变量负二项模型，我们识别了44个动脉瘤与16条对照动脉之间、以及22个破裂动脉瘤与21个未破裂动脉瘤之间差异表达的基因。使用数字聚合酶链反应验证了8个相关且高度显著基因的差异表达。采用通路分析识别富集的通路。我们还分析了具有极端差异表达模式的基因：仅在一个条件下表达而在另一条件下完全不表达。结果——我们发现动脉瘤与对照相比有229个差异表达基因，破裂与未破裂动脉瘤相比有1489个差异表达基因。所选用于数字聚合酶链反应验证的全部8个基因的差异表达均得到确认。

与对照组相比，动脉瘤中细胞外基质通路富集；而与未破裂动脉瘤相比，破裂动脉瘤中免疫反应相关通路及溶酶体通路富集。免疫球蛋白基因在动脉瘤中表达，但在对照组中无表达。结论——针对颅内动脉瘤破裂，我们鉴定出溶酶体通路为一个新通路，并进一步发现免疫反应作用的证据。我们的结果还提示免疫球蛋白在动脉瘤发病机制中的作用。因此，免疫调节药物是预防动脉瘤发生与破裂的有前景的候选治疗策略。

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。