GSE56081：微阵列分析鉴定的人椎间盘退变长链非编码RNA表达谱

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE56081

标准获取流程：

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   • 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

除了众所周知的作为miRNA的短非编码RNA外，越来越多的证据表明，长非编码RNA（lncRNA）在广泛的生物过程中充当关键调控因子。lncRNA表达失调已被证明与多种人类疾病相关。然而，迄今为止，关于lncRNA在椎间盘退变（IDD）中作用的信息相对匮乏。我们此前已研究了IDD中miRNA的表达谱。为确定lncRNA在IDD中是否存在差异表达，我们对人髓核组织（5例退变标本作为IDD组，5例正常标本作为对照组）进行了lncRNA-mRNA微阵列分析。我们的微阵列包含33,045个lncRNA和30,215个编码转录本的丰富探针，微阵列数据谱分析表明，在所有样本中检测到18,995个lncRNA和14,635个mRNA，其中2,309个lncRNA和3,017个mRNA在退变样本中差异表达。其中，164个lncRNA（97个上调，67个下调）和265个mRNA高度差异表达，绝对倍数变化大于10。

上调的mRNA包括细胞外基质成分，如COL1A2、LUM、FN1ACAN、DCN和ITFG2。在5个退变样本中至少有4个样本中，分别有1100个lncRNA和1379个mRNA以相同方向发生变化，且倍数变化大于2。选取了三个lncRNA进行实时定量PCR（qRT-PCR）分析。qRT-PCR结果与微阵列数据高度一致。

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。