GSE325355：鉴定microRNA作为高危HPV阳性女性未来分诊策略开发的候选生物标志物

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE325355

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

高危型人乳头瘤病毒（HR-HPV）持续感染是宫颈癌发生的主要病因。尽管HR-HPV检测具有高度敏感性，但其特异性有限，使得识别有发生高级别宫颈上皮内瘤变（CIN2+）风险的女性变得复杂。因此，需要额外的分子生物标志物来改善HR-HPV阳性女性的风险分层。微小RNA（miRNA）是一类参与转录后基因调控的小型非编码RNA，已成为HPV相关癌变中有前景的生物标志物。本研究旨在鉴定与低级别向高级别宫颈病变进展相关的差异表达miRNA。在发现阶段，收集HR-HPV阳性女性的宫颈刮取样本，并根据组织病理学诊断分为低级别病变（≤CIN1）和高级别病变（CIN2/3）。共纳入70份样本，包括34例≤CIN1和36例CIN2/3病例。提取总RNA，并使用Illumina MiSeq平台进行小RNA测序，以表征miRNA表达谱。

通过生物信息学分析，包括无监督聚类和下游统计分析，识别了两组之间差异表达的miRNA。该数据集提供了用于识别与HR-HPV阳性女性高级别宫颈病变相关的候选miRNA的miRNA表达谱。

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。