基于下一代测序构建miRNA panel用于区分胶质母细胞瘤与腺癌来源脑转移患者

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE284777

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

采用下一代测序技术，对比了6例胶质母细胞瘤患者肿瘤脑组织样本与6例源自肺腺癌的脑转移患者样本的miRNA表达模式。为了分析GBM与LUAD-BM病例间miRNA表达水平的差异，我们使用iDEP 1.1软件对两组各6个样本的NGS数据集进行了聚类分析。通过iDEP 1.1网络工具应用DESeq2算法计算Log2FC值，以确定失调miRNA上调和下调的具体水平。分析结果显示，在错误发现率(FDR)<0.05且倍数变化>2的阈值下，共检测到99个已知miRNA表达发生改变。其中，与GBM样本相比，LUAD-BM组织样本中有62个miRNA上调(log2FC > 2)，37个miRNA下调(log2FC < -2)，具有生物学相关性。为验证NGS所得结果，选取了四个上调miRNA：hsa-miR-200c-5p、hsa-miR-141-5p、hsa-miR-200a-5p、hsa-miR-375-3p以及两个下调miRNA：hsa-miR-410-3p、hsa-miR-9-5p，进行RT-qPCR分析。

在LUAD-BM与GBM的比较中，hsa-miR-200c-5p、hsa-miR-141-5p、hsa-miR-200a-5p、hsa-miR-375-3p显著上调，而hsa-miR-410-3p、hsa-miR-9-5p显著下调。

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。