脑肿瘤细胞转录谱分析评估内源性mRNA波动在体内mRNA表达集中检测到microRNA信号

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-8692

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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。

数据说明

背景：microRNA（miRNA）是一类约21个核苷酸的非编码转录本，能够调控基因表达。研究最广泛的调控机制涉及miRNA与靶mRNA的结合，通常发生在靶mRNA的3’非翻译区（UTR）。其结果是靶mRNA的翻译受到抑制，有时mRNA本身也会变得不稳定。miRNA的抑制效应已被证实与多种多样的细胞过程相关，包括恶性增殖与凋亡、发育与分化、代谢过程以及神经可塑性。我们试图探究：一组mRNA和miRNA表达谱中的内源性波动是否包含具有统计学显著性的相关性变化，从而能够与数据集中众多其他波动区分开来。方法/主要发现：从12例人原发性脑肿瘤活检样本中提取RNA。这些样本通过微阵列分析确定全基因组mRNA表达水平，并通过实时逆转录PCR（RT-PCR）确定miRNA表达谱。对所有可能的mRNA-miRNA配对计算相关系数，并将这些相关系数的分布与随机分布进行比较。

在这些分布的尾部观察到了过多的高正相关和负相关配对。这些最高相关配对中的大多数并不包含足以预测靶标关系的互补序列，也不彼此处于物理邻近位置。然而，通过考察那些相关系数显著性适度放宽的配对，负相关确实倾向于预测靶标，而正相关确实倾向于预测物理邻近的配对。一个高相关配对的子集通过过表达或抑制某一miRNA并测量相关mRNA得到了实验验证。结论/意义：在一组肿瘤样本中存在足够的信息，可用于检测miRNA与m

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。