人脓毒症中microRNA差异表达数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE174507

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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

为了获取可作为脓毒症即时指示指标的新型生物标志物，我们旨在筛选出与脓毒症易感性相关的差异表达miRNA（DEMs），并分析DEMs与炎症反应的相关性。本病例对照研究纳入40例脓毒症患者和40例体检供者作为对照组。采用RNA-seq技术和生物信息学分析筛选脓毒症患者与正常人之间的DEMs。随后通过qRT-PCR验证这些DEMs的表达。在脓毒症患者与正常人之间共鉴定出305个DEMs（p<0.05，|倍数变化|≥2），并挑选出上调或下调最显著的前18个miRNA进行qRT-PCR验证。其中，11个DEMs呈高表达，7个DEMs呈低表达。总体而言，miRNA-3663-3p可能是一种潜在有效的脓毒症诊断和预测生物标志物。

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。