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

基本信息
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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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
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
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。




