低级别胶质瘤中Parthanatos相关miRNA的预后、免疫反应与治疗前景探索

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A6b74a607437417218b69a7322158f56ab818f1ab7cccc1252fda9a57b91958b9

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数据说明

低级别胶质瘤（LGG）是一种慢性侵袭性脑肿瘤，常因复发和疾病进展导致生存率降低。Parthanatos是一种与PARP-1激活和AIF相关的程序性细胞死亡途径，可能在肿瘤发展中起重要作用。miRNAs在调控肿瘤发生和进展中发挥关键作用，但关于Parthanatos相关miRNAs的研究较少。我们从TCGA和CGGA数据库收集了LGG患者的miRNA和mRNA数据集及相应的临床信息。通过Genecard数据库获取了与Parthanatos相关的基因集。我们使用IHC数据验证了Parthanatos相关基因（PRGs）在胶质瘤和正常脑组织中的表达差异。利用STRING数据库建立了PRGs的蛋白质-蛋白质相互作用网络，并通过Spearman相关分析筛选出显著相关的miRNAs。NMF聚类分析和基于Parthanatos相关miRNA的预后指数（PCMI）探讨了miRNA表达模式的异质性。

此外，我们评估了miRNA在肿瘤微环境中免疫侵袭和治疗反应中的潜在作用，并通过prophetic和OncoPredict利用CMap数据库预测常用化疗和靶向治疗药物的敏感性，以识别可能的治疗药物。成功鉴定了与Parthanatos相关的miRNA，并构建了由9个miRNA组成的预后模型。该模型在训练集和验证集中均显示出良好的预测效能。在高风险组和低风险组患者之间，观察到生存期、临床病理特征和免疫微环境侵袭方面存在显著差异。通过药物敏感性分析和CMap预测，法舒地尔等药物被确定为可能的治疗候选药物。成功鉴定了与Parthanatos相关的miRNA，并构建了由

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

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