大鼠胰头与胰尾胰岛细胞miRNAs表达异质性研究

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE308943

标准获取流程：

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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

背景：作为一个重要的内分泌器官，胰腺在解剖结构和微环境方面，胰头与胰尾存在差异。然而，目前尚不清楚这两个区域的胰岛细胞中miRNAs表达是否存在异质性，以及这种异质性可能带来的生物学意义。方法：本研究采用高通量测序技术分析大鼠胰头和胰尾胰岛细胞中的miRNA表达谱。利用TargetScan和miRDB数据库预测差异表达miRNAs（DEmiRNAs）的靶基因。通过基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）数据库对靶基因进行分析。随后，通过qRT-PCR验证关键miRNA。结果：在胰头和胰尾的胰岛细胞中共检测到445个miRNAs，其中69个显示出显著差异（|log2倍数变化|＞0.585且P＜0.05）。与胰尾相比，胰头中有28个miRNAs上调，41个miRNAs下调。

生物信息学分析显示，这些靶基因在细胞过程的负调控、解剖结构发育、细胞内细胞器、胰腺癌、胰岛素抵抗、MAPK信号通路、Wnt信号通路、Hippo信号通路等功能中显著富集。此外，对靶基因的KEGG分析表明，miR-124-3p涉及多个通路，如胰岛素信号通路、内分泌抵抗、小细胞肺癌以及癌症中的其他通路。qRT-PCR结果显示，miR-124-3p在胰头中显著上调。结论：我们的研究为胰腺癌的分子机制提供了新的见解，并为未来的诊断和治疗策略提供了潜在靶点。

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。