非小细胞肺癌循环microRNA高通量平台交叉比较——TaqMan OpenArray

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE203510

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

本研究聚焦于平台比较，以评估循环microRNA（ct-miR）检测中的性能变异性、miR特征分类器（MSC）分配的一致性，以及在非小细胞肺癌（NSCLC）患者血浆样本中鉴定癌症相关miR的一致性。研究采用两种基于测序和三种基于定量PCR（qPCR）的平台，对10例NSCLC患者和10例健康供者的血浆队列进行了miR表达谱分析，这些受试者在临床特征和MSC风险水平上相匹配。通过相关性和一致性分析检查了平台内和平台间的变异。将MSC风险水平与使用参考方法估计的风险水平进行了比较。在NSCLC患者和供者中鉴定了差异表达的ct-miR，并通过受试者工作特征曲线分析评估了患者中失调miR的诊断价值。miR-150-5p的下调通过qPCR得到验证。癌症基因组图谱（TCGA）肺癌数据集用于组织水平的验证。平台内重现性一致，而平台间相关性的最高值出现在基于qPCR的平台之间。

四种平台的MSC分类一致性均超过80%。记录了miR-150-5p和-210-3p的失调及其判别能力。与正常样本相比，这两个miRNA在TCGA肺细胞癌组织来源的表达谱中也显著失调。总体而言，我们的研究对五种不同miRNA定量平台进行了大规模性能分析，表明了MSC分类器的稳健性，并鉴定了两个用于NSCLC的无创生物标志物。

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。