GSE204944:鉴定 miR-151a 作为人癌症中外泌体货物归一化的通用内源性对照

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE204944,聚焦人癌症外泌体 miRNA 的内源性对照鉴定。研究通过 miRNA-seq 比较六种肺癌与卵巢癌细胞系在不同化疗条件下的外泌体全局 miRNA 谱,从九个候选归一化因子中筛选出三个 miRNA,并在另外 14 种不同肿瘤类型细胞系及放疗、

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基因组GPL111549606
GSE204944: Identification of miR-151a as a universal endogenous control for exosome cargo normalization in human cancer

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

GSE204944:鉴定 miR-151a 作为人癌症中外泌体货物归一化的通用内源性对照

Identification of miR-151a as a universal endogenous control for exosome cargo normalization in human cancer

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE204944,聚焦人癌症外泌体 miRNA 的内源性对照鉴定。研究通过 miRNA-seq 比较六种肺癌与卵巢癌细胞系在不同化疗条件下的外泌体全局 miRNA 谱,从九个候选归一化因子中筛选出三个 miRNA,并在另外 14 种不同肿瘤类型细胞系及放疗、替代化疗处理后验证其归一化价值。数据可用于外泌体 miRNA 定量标准化方法研究及肿瘤液体活检参考对照评估(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 26 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):癌症患者血液中的外泌体颗粒所携带的肿瘤标志物比游离循环中的多许多倍。在这些元素中,miRNA 因其稳定性和可行的检测方法而具有重要的生物医学相关性。然而,市场上尚无可靠的外泌体区室内源性对照,也没有针对 miRNA 含量的特异性对照,这阻碍了癌症液体活检中标准化措施的获得。在本研究中,我们首先从九个潜在归一化因子组成的 panel 中鉴定出三个 miRNA,这些候选因子来自一项整合分析,该分析通过 miRNA-seq 比较了六种肺癌和卵巢人癌细胞系在不同化疗条件下的全局外泌体 miRNA 谱。它们的归一化价值还在来自不同肿瘤类型的另外 14 种人癌细胞系中以及放疗和一种替代化疗处理后进行了测试。

【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:GPL11154、9606。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE204944

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 04 202,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。

数据说明

癌症患者血液中的外泌体颗粒所携带的肿瘤标志物比游离循环中的多许多倍。在这些成分中,miRNA因其稳定性和可检测性而具有重要的生物医学意义。然而,目前市场上尚无可靠的外泌体区室内源性对照品,也没有针对miRNA含量的特异性对照品,这阻碍了癌症液体活检中标准化措施的建立。在本研究中,我们首先从九个潜在内参中鉴定出三个miRNA,这些潜在内参来源于一项整合分析,该分析通过miRNA-seq比较了六种肺癌和卵巢癌人类细胞系在不同化疗条件下的全局外泌体miRNA谱。我们还在一另外14种来自不同肿瘤类型的人类癌细胞系中测试了它们作为内参的价值,并在放疗和另一种化疗处理后进行了验证。其转化验证包括124份前瞻性样本,其中70份来自NSCLC患者的血浆、12份来自胶质母细胞瘤患者、10份来自健康供者,以及16份来自卵巢癌患者血浆和腹水的配对样本。

以组织来源的金标准miR-16为对照,检测了其变异性和归一化特性。我们的结果表明,与miR16相比,无论所测试的多种条件如何,miR-151a在外泌体内容物中均稳定存在且变异性极小,首次为外泌体区室提供了一种通用的归一化因子,这将对液体活检的应用产生影响。

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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