乳腺癌及健康女性血浆miRNA表达数据(伴或不伴代谢综合征相关改变)[芯片]
该数据集为乳腺癌患者与健康女性血浆miRNA表达芯片数据,覆盖伴或不伴代谢综合征相关临床特征的样本。乳腺癌患者按分型分为5组,共30例
![GSE235353: miRNA expression data in plasma from women with breast cancer and healthy volunteers with or without alterations associated to metabolic syndrome [array]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/168093.jpg)
基本信息
资源简介
乳腺癌及健康女性血浆miRNA表达数据(伴或不伴代谢综合征相关改变)[芯片]
miRNA expression data in plasma from women with breast cancer and healthy volunteers with or without alterations associated to metabolic syndrome [array]
该数据集为乳腺癌患者与健康女性血浆miRNA表达芯片数据,覆盖伴或不伴代谢综合征相关临床特征的样本。乳腺癌患者按分型分为5组,共30例。数据可用于探索循环miRNA作为乳腺癌诊断生物标志物的潜力,以及代谢综合征与乳腺癌关联的分子机制研究,支持差异表达分析与分类模型构建(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 20 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):乳腺癌(BCa)是全球女性癌症死亡的主要原因。早期诊断正在改善BCa患者的生存率,但仍需要更敏感和特异的工具。我们提出使用miRNA作为BCa诊断的生物标志物替代方案。miRNA是调节基因表达的小非编码RNA。循环miRNA可在体液中检测到。组织和体液中miRNA的异常表达与多种病理相关。此外,代谢综合征(MeS)是BCa的风险因素。这种关联背后的分子机制尚未完全阐明。本工作的目的是识别BCa患者和伴或不伴与MeS相关临床特征的健康供者血浆中的循环miRNA。miRNA从女性血浆中分离。BCa患者(N=30)根据其BCa分为5个聚类
【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:Non-coding RNA profiling by array、GPL19117、9606。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE235353
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 31 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
乳腺癌(BCa)是全球女性癌症死亡的主要原因。早期诊断正在提高BCa患者的生存率,但仍需要更敏感和特异的工具。我们提出使用miRNA作为BCa诊断的替代生物标志物。miRNA是调节基因表达的小型非编码RNA。循环miRNA可在体液中检测到。组织和体液中miRNA的异常表达与多种病理相关。此外,代谢综合征(MeS)是BCa的危险因素。这种关联背后的分子机制尚未完全阐明。本工作的目的是鉴定伴有或不伴有与MeS相关的临床特征的BCa患者和健康供者血浆中的循环miRNA。从女性血浆中分离miRNA。BCa患者(N=30)根据其BCa分期分为5个集群:i)0期和IA期,ii)IIA期,iii)IIB期,iv)IIIA期,以及v)IIIB期、IIIC期和IV期。
健康女性(HD)(N=36)被招募并分为两组:对照组或MeS相关疾病组(MeSL),后者需满足以下条件中的两项或以上:BMI≥25.00 kg/m²、腰围≥82 cm或高血压(收缩压≥120,舒张压≥80)。我们使用GeneChip® miRNA 4.0 Array(Affymetrix)对每组的miRNA进行杂交分析。同时,还通过miRNA测序对6例BC患者和4例HD的miRNA表达谱进行了测定。数据分析显示,与HD相比,BCa患者血浆中有11个miRNA表达上调。与此同时,与对照组相比,MeSL女性血浆中有24个miRNA发生改变。
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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