胶质母细胞瘤主调控miRNA的发现与治疗开发

该数据集来自NCBI GEO,标题为胶质母细胞瘤主调控miRNA的发现与治疗开发,属于肿瘤/脑肿瘤分类。胶质母细胞瘤是致命的原发性恶性脑肿瘤,患者平均生存期约15个月,miRNA作为短非编码RNA调控多数人类基因表达

geo
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医学影像OtherGPL185739606
GSE293517: Discovery and therapeutic exploitation of Master Regulatory miRNAs in Glioblastoma

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

胶质母细胞瘤主调控miRNA的发现与治疗开发

Discovery and therapeutic exploitation of Master Regulatory miRNAs in Glioblastoma

该数据集来自NCBI GEO,标题为胶质母细胞瘤主调控miRNA的发现与治疗开发,属于肿瘤/脑肿瘤分类。数据包含1个文件(GSE293517_series_matrix.txt.gz),涉及人类样本(9606)与GPL18573平台。胶质母细胞瘤是致命的原发性恶性脑肿瘤,患者平均生存期约15个月,miRNA作为短非编码RNA调控多数人类基因表达。该数据可用于研究胶质母细胞瘤中失调基因的分子机制及多靶点治疗策略的探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 01 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胶质母细胞瘤是一种致命的原发性恶性脑肿瘤。尽管治疗手段包括手术切除、化疗和放射治疗,胶质母细胞瘤患者的平均生存期仍约为15个月。MicroRNA(miRNA)是短的非编码RNA分子,调控大多数人类基因的表达。胶质母细胞瘤中众多基因同时失调。因此,分子单药治疗未能改善临床结局。多条证据表明,需要同时靶向多个失调分子才能实现更好的治疗。然而,同时靶向多个失调的致癌驱动因素受到严重限制,原因在于靶向许多失调分子所需的药物目前尚不存在,并且在临床环境中联合使用多种药物会导致指数级

【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:Other、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=GSE293517

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 14 202,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

胶质母细胞瘤是一种致命的原发性恶性脑肿瘤。尽管采用了手术切除、化疗和放射治疗等疗法,胶质母细胞瘤患者的平均生存期仍约为15个月。微小RNA(miRNA)是一类短的非编码RNA分子,可调控大多数人类基因的表达。在胶质母细胞瘤中,众多基因同时发生失调。因此,分子单药治疗未能改善临床结局。多项证据表明,需要同时靶向多个失调分子才能实现更好的治疗。然而,同时靶向多个失调的致癌驱动因素受到严重限制,原因在于目前尚不存在靶向许多失调分子所需的药物,并且在临床环境中联合使用多种药物会导致毒性呈指数级增加。我们假设,我们可以开发并使用miRNA来同时抑制多个失调基因,从而实现更有效的胶质母细胞瘤治疗。

因此,本研究的目的是鉴定主调控microRNA(miRNA),并利用它们同时靶向多个失调分子以治疗GBM。我们将主调控miRNA定义为那些在胶质母细胞瘤中靶向多个失调基因的miRNA。为了寻找主调控miRNA,我们首先利用PAR-CLIP筛选来鉴定胶质母细胞瘤细胞中所有miRNA的全部靶标。随后,我们分析TCGA肿瘤数据,以确定这些靶标中哪些在人类肿瘤中发生失调。我们开发并使用了一种算法,根据失调程度、失调频率以及与患者生存的相关性,对这些靶标在胶质母细胞瘤恶性程度中的重要性进行排序。接着,我们根据miRNA靶向多个胶质母细胞瘤失调基因的能力,以及因此作为治疗手段递送时表现出强抗肿瘤效应的潜力,对这些miRNA进行了排序。利用这一策略,我们

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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