血清 microRNA 组合作为乙型肝炎病毒相关肝细胞癌的潜在生物标志物

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-59418

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：寻找新的高灵敏度和高特异性的肝细胞癌（HCC）标志物至关重要。我们的目标是识别用于诊断乙型肝炎病毒（HBV）相关HCC的血清microRNA。方法：研究纳入了四个队列，共667名参与者（261名HCC患者、233名肝硬化患者和173名健康对照），招募时间为2010年8月至2013年6月。首先，使用分别来自HCC患者和对照组的混合血清样本，通过Illumina测序进行miRNA表达的初步筛选。随后，应用定量逆转录聚合酶链反应 assay 来评估所选microRNA的表达。利用训练队列（n=357）构建逻辑回归模型，并使用另一队列（n=241）进行验证。采用受试者工作特征曲线下面积（AUC）来评估诊断准确性。

结果：我们鉴定出8种miRNA（hsa-miR-206、hsa-miR-141-3p、hsa-miR-433-3p、hsa-miR-1228-5p、hsa-miR-199a-5p、hsa-miR-122-5p、hsa-miR-192-5p和hsa-miR-26a-5p）组成一个miRNA组合，对肝细胞癌（HCC）具有较高的诊断准确性（训练数据集和验证数据集的AUC分别为0.887和0.879）。该microRNA组合还能分别将HCC与健康人（AUC=0.894）和肝硬化患者（AUC=0.892）区分开来。结论：我们发现了一个在诊断HCC方面具有相当临床价值的血清microRNA组合。将来自3名健康对照供者和3名HCC患者、3名肝硬化患者的9份血清样本混合，这些患者均在苏州大学附属第一医院接受治疗，对其进行Illumina HiSeq 2000深度测序，以鉴定显著差异表达的miRNA。

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。