BRCA1或BRCA2突变筛查患者血清与血浆microRNA表达比较分析 - 数据集3第1部分
该数据集来自NCBI GEO，包含78名携带胚系BRCA1/2突变女性的血浆microRNA表达数据，以及其中11人的血清表达数据
基本信息
资源简介
BRCA1或BRCA2突变筛查患者血清与血浆microRNA表达比较分析 - 数据集3第1部分
Comparative Analysis of microRNA Expression in Serum and Plasma in Patients Screened for BRCA1 or BRCA2 Mutations - dataset 3 part 1
该数据集来自NCBI GEO，包含78名携带胚系BRCA1/2突变女性的血浆microRNA表达数据，以及其中11人的血清表达数据。血清样本中其余67人的数据已提交至GEO的GSE226445和SRA的PRJNA898621，本项目重映射生成的计数数据存放于GSE299846。microRNA丰度通过测序在两种生物材料中定量，分析旨在评估血液处理步骤对microRNA丰度定量的影响。数据可用于研究循环microRNA作为高风险家族乳腺癌风险评估与早期检测标志物的潜力（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Jun 26 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含78名携带胚系BRCA1/2突变女性的血浆microRNA表达，以及其中11人的血清表达。其余67名女性的血清样本已提交至GEO的GSE226445数据集和SRA的Bioproject PRJNA898621，而本项目重映射生成的计数数据存放为GSE299846数据集。两种生物材料中的microRNA丰度均通过测序定量。数据分析旨在评估血液处理步骤对定量microRNA丰度的影响。该数据集的生成得到了The Gray Foundation资助项目“Circulating microRNAs for assessment of risk beyond the BRCA genes and early detection of breast cancer in high-risk families”（授予Dipanjan Chowdhury）以及波兰国家研究中心资助项目OPUS“Predictive Potential of Circulating MicroRNA Biomarkers in Patients with Hig的支持。
【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：GPL21697、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=GSE300882
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jan 12 202，引用时请注意版本时效。
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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
该数据集包含78名携带胚系BRCA1/2突变女性血浆中的miRNA表达，以及其中11名女性血清中的表达。其余67名女性的血清样本已提交至GEO的GSE226445数据集和SRA的BioProject PRJNA898621，而本项目重新比对生成的计数数据则存放于GSE299846数据集。两种生物材料中的microRNA丰度均通过测序进行定量。数据分析旨在评估血液处理步骤对定量miRNA丰度的影响。该数据集的生成得到了Gray Foundation资助项目“循环microRNA用于评估BRCA基因之外的风险及高危家族中乳腺癌的早期检测”（授予Dipanjan Chowdhury）以及波兰国家研究中心OPUS资助项目“循环microRNA生物标志物在具有高家族性或遗传性癌症风险患者中的预测潜力”（2023/49/B/NZ5/03835，授予Wojciech Fendler）的支持。
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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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。
