PRJNA1022417:基于下一代RNA测序鉴定miRNA panel作为胶质母细胞瘤诊断生物标志物
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/脑肿瘤领域,主题为转录组或基因表达。研究应用下一代测序技术,比较6例胶质母细胞瘤患者肿瘤组织与6例低级别(I-II级)胶质瘤患者瘤周区域的miRNA表达模式,后者作为对照组

基本信息
资源简介
PRJNA1022417:基于下一代RNA测序鉴定miRNA panel作为胶质母细胞瘤诊断生物标志物
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/脑肿瘤领域,主题为转录组或基因表达。研究应用下一代测序技术,比较6例胶质母细胞瘤患者肿瘤组织与6例低级别(I-II级)胶质瘤患者瘤周区域的miRNA表达模式,后者作为对照组。使用iDEP 96软件对两组各6个重复的NGS数据进行聚类分析,并通过DESeq2算法计算log2FC值。以FDR<0.05且fold-change>2为阈值,鉴定出117个差异表达miRNA,其中35个上调、82个下调。该数据可用于胶质母细胞瘤诊断生物标志物的筛选与分类模型构建(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【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6例GBM患者肿瘤组织样本与6例低级别(I-II级)胶质瘤患者瘤周区域的miRNA表达模式,后者作为对照组。为了确定GBM与对照病例之间miRNA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117个已知miRNA存在差异表达。其中,35个miRNA上调(log2FC > 2),82个miRNA下调(log2FC < -2),在组织样本比较中具有生物学相关性。
【主题与分类】
主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1022417
下载信息
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1022417
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- 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
应用下一代测序技术,我们对比了6例原发性胶质母细胞瘤(GP)患者肿瘤组织样本与6例低级别(I-II级)胶质瘤患者瘤周区域的miRNA表达模式,后者作为对照组。为了明确胶质母细胞瘤与对照组在miRNA表达水平上的差异,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,我们利用iDEP.96网络工具,采用DESeq2算法计算了log2FC值。在此基础上,通过分析,以错误发现率(FDR)<0.05且倍数变化>2为阈值,鉴定出117个已知miRNA存在差异表达。其中,与对照组样本相比,组织样本中有35个miRNA上调(log2FC > 2),82个miRNA下调(log2FC < -2),具有生物学相关性。为了验证NGS获得的结果,我们选择了五个上调的miRNA:hsa-miR-196a-5p、hsa-miR-21-3p、hsa-miR-92b-5p、hsa-miR-10b-3p、hsa-miR-503-5p以及三个下调的miRNA:hsa-mir-383-5p、hsa-mir-490-3p、hsa-mir-1224-3p进行RT-qPCR分析。
结果,与对照样本相比,hsa-miR-196a-5p、hsa-miR-21-3p和hsa-miR-10b-3p显著上调,而hsa-mir-383-5p和hsa-mir-490-3p显著下调。另外三种miRNA:hsa-miR-1224-3p、hsa-miR-92b-5p、hsa-miR-503-5p在对照组与GPs之间未显示显著差异。总体设计:组织样本采集自六名诊断为低级别(I-II级)胶质瘤患者的瘤周区域,作为对照组,以及六名GBM患者。两组中的所有样本均经组织病理学确认。这些术中快速冷冻组织样本保存于-80⁰C直至进一步处理。从GBM和对照组的组织样本中分离总RNA。全局转录组
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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