胶质母细胞瘤患者中通过下一代测序结合mRNA转录组分析鉴定miRNA作为诊断候选生物标志物

该数据集来自NCBI GEO,聚焦胶质母细胞瘤(GBM)诊断相关生物标志物研究。研究采用下一代测序技术,比较5例GBM患者肿瘤组织与5例低级别(I-II级)胶质瘤患者瘤周区域(作为对照)的mRNA表达模式,并使用iDEP 96软件进行聚类分析,基于DESeq2算法计算log2FC

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基因组分类GPL185739606
GSE285290: Identification of  miRNAs as promising biomarkers for diagnosis with combined analysis of mRNA transcriptome using next-generation sequencing in glioblastoma patients

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

胶质母细胞瘤患者中通过下一代测序结合mRNA转录组分析鉴定miRNA作为诊断候选生物标志物

Identification of miRNAs as promising biomarkers for diagnosis with combined analysis of mRNA transcriptome using next-generation sequencing in glioblastoma patients

该数据集来自NCBI GEO,聚焦胶质母细胞瘤(GBM)诊断相关生物标志物研究。研究采用下一代测序技术,比较5例GBM患者肿瘤组织与5例低级别(I-II级)胶质瘤患者瘤周区域(作为对照)的mRNA表达模式,并使用iDEP 96软件进行聚类分析,基于DESeq2算法计算log2FC。分析共鉴定出6125个差异表达mRNA,其中2253个上调、3872个下调。数据可用于探索GBM与对照之间的转录组差异,支持诊断标志物筛选与分类建模(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):应用下一代测序技术,我们比较了5例GBM患者肿瘤组织样本与5例低级别(I-II级)胶质瘤患者瘤周区域的mRNA表达模式,后者作为对照组。为确定GBM与对照病例之间mRNA表达水平的差异,我们使用iDEP 96软件对两组样本各6个重复的NGS数据集进行了聚类分析。为了表征上调或下调的程度,使用iDEP.96网络工具并应用DESeq2算法计算log2FC值。在此基础上,分析中使用错误发现率(FDR)2作为阈值,鉴定出6125个已知mRNA存在差异表达。其中,与对照样本相比,组织样本中有生物学相关性的2253个mRNA上调(log2FC > 2),3872个mRNA下调(log2FC < -2)。

【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=GSE285290

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 02 202,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

应用下一代测序技术,我们比较了5例原发性胶质瘤患者肿瘤组织样本与5例低级别(I-II级)胶质瘤患者瘤周区域的mRNA表达模式,后者作为对照组。为了确定GBM与对照组病例之间mRNA表达水平的差异,我们使用iDEP 96软件对两组样本各6个重复的NGS数据集进行了聚类分析。为了表征上调或下调的程度,使用iDEP.96网络工具应用DESeq2算法计算了log2FC值。在此基础上,分析过程中以错误发现率(FDR)<0.05和倍数变化>2为阈值,鉴定出6125个已知mRNA存在差异表达。其中,与对照样本相比,组织样本中有2253个mRNA上调(log2FC > 2),3872个mRNA下调(log2FC < -2),具有生物学相关性。为了验证NGS获得的结果,选取了7个上调mRNA:E2F2、HOXD13、VEGFA、CDC45、AURKB、HOXC10、MYBL2和7个下调mRNA:FABP6、PRLHR、NEUROD6、CBLN1、HRH3、HCN1、RELN进行RT-qPCR分析。

与对照样本相比,E2F2、HOXD13、VEGFA、CDC45、AURKB、HOXC10、MYBL2显著上调,而FABP6、PRLHR、NEUROD6、CBLN1、HRH3、HCN1、RELN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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