I期肺癌MicroRNA表达谱与复发/无复发生存预测

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-29135

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

尽管对I期非小细胞肺癌（NSCLC）进行了手术治疗，仍有三分之一的患者最终会复发。为了更好地管理治疗选择，需要可靠的预后标志物。微小RNA在人类癌症中发挥着重要作用。本研究的目的是识别能更好预测预后的miRNA表达谱。从357例I期NSCLC患者的中性福尔马林固定和石蜡包埋（FFPE）肿瘤组织中提取的小RNA，在人类MicroRNA表达谱V2面板（Illumina）上进行了分析。通过t检验比较了癌症亚型之间的表达差异。使用部分Cox回归模型评估了miRNA表达谱与无复发生存期（RFS）的关联。鉴定了两个高度预测RFS的miRNA特征。第一个包含来自357例I期NSCLC患者的32个miRNA，与癌症亚型无关；而第二个包含27个miRNA，是腺癌特异性的。两者均在包含170例I期患者的独立数据集中，使用FFPE和/或新鲜冷冻组织进行了验证。

这对患者的治疗管理具有重要的预后或治疗意义。所鉴定出的miRNAs作为组织学特异性治疗或复发疾病预防和治疗的靶点具有巨大潜力。从357例I期NSCLC患者经福尔马林固定和石蜡包埋（FFPE）的肿瘤组织中提取的小RNA，在人类MicroRNA表达谱分析V2面板（Illumina）上进行了分析。

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。