原发性多形性胶质母细胞瘤手术标本的全基因组microRNA表达分析
数据包含82例原发性多形性胶质母细胞瘤（GBM）手术标本以及5例来自动静脉畸形（AVM）周围区域的正常脑组织对照，采用全基因组microRNA表达谱分析
基本信息
资源简介
原发性多形性胶质母细胞瘤手术标本的全基因组microRNA表达分析
该数据集围绕原发性多形性胶质母细胞瘤（GBM）的microRNA表达展开，旨在通过全基因组microRNA表达谱分析，识别与患者临床结局预测相关的miRNA特征。数据来源于82例原发性多形性胶质母细胞瘤手术标本，并纳入5例来自动静脉畸形（AVM）周围区域的正常脑组织作为对照。研究关注microRNA在预测癌症患者生存方面的潜力，属于肿瘤/脑肿瘤领域，主题标签为Transcriptomics，来源站为omicsdi.org。整体而言，该数据集为探索GBM中microRNA表达模式及其与预后关系提供了转录组学层面的资源。
【数据集背景】
microRNA在预测癌症患者生存方面具有较大潜力。该数据集所对应的研究采用全基因组microRNA表达谱分析，目标是识别可用于预测原发性GBM患者临床结局的miRNA特征。原发性多形性胶质母细胞瘤是脑肿瘤中的一种重要类型，围绕其手术标本开展microRNA表达研究，有助于从转录组层面理解该肿瘤的分子特征。该数据集被归类于肿瘤/脑肿瘤方向，主题标签为Transcriptomics，来源站为omicsdi.org。
【数据内容】
数据包含82例原发性多形性胶质母细胞瘤手术标本，以及5例来自动静脉畸形（AVM）周围区域的正常脑组织对照。研究从这些样本中获取总RNA，并开展全基因组microRNA表达谱分析。数据内容的核心在于microRNA表达信息，其设计目的是通过比较肿瘤标本与正常脑组织对照，识别与原发性GBM临床结局预测相关的miRNA特征。除上述样本数量、样本类型和表达谱分析类型外，源站未提供更多关于数据文件格式、字段结构或具体表达值的信息。
【采集与来源】
样本来源包括82例原发性多形性胶质母细胞瘤手术标本，以及5例来自动静脉畸形（AVM）周围区域的正常脑组织。总RNA即从上述标本中获取。该数据集的来源站为omicsdi.org。关于样本采集的具体时间、地点、机构、伦理审批信息以及RNA提取和表达谱检测的具体实验平台，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于与原发性多形性胶质母细胞瘤相关的microRNA表达研究，尤其是围绕癌症患者生存预测、临床结局相关miRNA特征识别等方向的分析。由于包含肿瘤手术标本与正常脑组织对照，也可用于比较GBM与对照脑组织之间的microRNA表达差异。主题标签为Transcriptomics，表明其适用于转录组学层面的探索。其他具体应用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据下载方式、预处理流程、分析工具、统计方法或代码示例等。使用者如需使用，应依据来源站omicsdi.org提供的相关信息进一步获取说明。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、样本纳入排除标准、批次效应、技术重复、数据完整性或验证结果等信息。该数据集包含82例原发性GBM手术标本和5例AVM周围正常脑组织对照，对照样本数量相对较少；除此以外，源站未提供其他质量与限制说明。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式、许可协议或使用限制等信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-25631
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
MicroRNA在预测癌症患者生存方面具有巨大潜力。我们采用全基因组microRNA表达谱分析，以识别用于预测原发性GBM患者临床结局的miRNA特征。从82例原发性多形性胶质母细胞瘤手术标本及5例作为对照的动静脉畸形(AVM)周围正常脑组织中提取总RNA。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
