构建miRNA panel作为区分胶质母细胞瘤与腺癌来源脑转移患者的潜在生物标志物:基于下一代测序

该数据集来自NCBI GEO,采用下一代测序技术比较6例胶质母细胞瘤患者与6例肺腺癌来源脑转移患者的脑肿瘤组织miRNA表达模式

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基因组分类GPL185739606
GSE284777: Construction of a miRNA panel as possible biomarker for separation of glioblastoma and brain metastasis patients with adenocarcinoma origin using next-generation sequencing

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

构建miRNA panel作为区分胶质母细胞瘤与腺癌来源脑转移患者的潜在生物标志物:基于下一代测序

Construction of a miRNA panel as possible biomarker for separation of glioblastoma and brain metastasis patients with adenocarcinoma origin using next-generation sequencing

该数据集来自NCBI GEO,采用下一代测序技术比较6例胶质母细胞瘤患者与6例肺腺癌来源脑转移患者的脑肿瘤组织miRNA表达模式。使用iDEP 1.1软件对两组各6个样本进行聚类分析,并通过DESeq2算法计算log2FC值。以FDR 2为阈值,共检测到99个已知miRNA表达改变,其中62个上调(log2FC > 2),37个下调(log2FC < -2),在LUAD-BM组织样本中具有生物学相关性。数据可用于筛选区分GBM与LUAD-BM的miRNA panel及分类建模(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):采用下一代测序技术比较6例胶质母细胞瘤患者与6例起源于肺腺癌(LUAD)的脑转移(BM)患者的肿瘤脑组织样本的miRNA表达模式。为了分析GBM与LUAD-BM病例之间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数据集进行聚类分析。使用iDEP 1.1网络工具并应用DESeq2算法计算log2FC值,以确定失调miRNA的上调和下调的确切水平。评估分析结果,使用错误发现率(FDR)2的阈值检测到99个已知miRNA表达改变。其中,62个miRNA上调(log2FC > 2),37个miRNA下调(log2FC < -2),在LUAD-BM组织样本中具有生物学相关性。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL18573、9606。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE284777

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 10 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

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