首发未用药精神分裂症患者血浆外泌体多组学图谱

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE292347

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数据说明

背景：精神分裂症（SZ）是一种使人衰弱的精神疾病，其病因尚不明确，早期诊断和治疗结果面临挑战。我们首次应用多组学技术探索SZ的血浆外泌体标志物及其潜在的分子机制。方法：从十名未用药的首发SZ患者和十名健康对照者中分离并鉴定外泌体。随后，分别采用小RNA测序和高性能液相色谱-串联质谱技术检测microRNAs（miRNAs）和蛋白质组学图谱。进一步进行了整合多组学分析。结果：在未用药的首发SZ患者的血浆外泌体中，共鉴定出167个差异表达的miRNAs（DE miRNAs）。预测了DE miRNAs的潜在靶基因，GO和KEGG富集分析显示它们与RNA分解代谢过程、蛋白酶体介导的泛素依赖性蛋白质分解代谢过程等相关。蛋白质组学分析鉴定出274个差异表达蛋白质（DEPs），DEPs主要富集于免疫反应和一些信号通路中。

Top 10 DE miRNA/DEP组合在诊断SZ方面均具有良好的价值。重要的是，通过整合多组学构建了miRNA-蛋白质ceRNA网络，一个由SZ患者中21个下调的DE miRNA和21个上调的DEP组成，另一个由64个上调的DE miRNA和86个下调的DEP组成。结论：我们的研究首次描述了首发未用药SZ患者血浆外泌体的多组学图谱，为SZ的分子改变提供了新的见解。这些发现有望推动SZ管理中的诊断和治疗策略。

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。