PRJNA1401496：32例人类外周血小RNA测序

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源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1401496

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数据说明

免疫化疗已成为晚期非小细胞肺癌（NSCLC）的标准一线治疗方案，但缓解率仍然有限。识别可靠的非侵入性生物标志物对于预测治疗获益和实现个体化治疗策略至关重要。在这项前瞻性研究中，我们纳入了32例接受替雷利珠单抗联合卡铂和紫杉醇治疗的不可切除局部晚期或转移性NSCLC患者。根据两个治疗周期后的RECIST 1.1标准，将患者分为临床获益（CB）组和无临床获益（non-CB）组。在治疗开始前通过超速离心法分离血清外泌体。进行小RNA测序以分析外泌体miRNA表达谱，并通过定量RT-PCR验证差异表达。使用clusterProfiler对差异表达的miRNA进行靶基因预测和功能富集分析（GO、KEGG、Disease Ontology、Reactome）。进行ROC曲线分析以评估候选miRNA的预测性能。我们在CB和non-CB患者之间鉴定出19个差异表达的外泌体miRNA。

在CB组中，有7种miRNA显著上调，并经RT-qPCR验证。其中，miR-192-5p展现出最高的预测准确性，AUC为0.77（95% CI：0.543-0.917）。功能富集分析显示，这些miRNA的靶基因参与了包括MAPK和Ras信号传导在内的关键信号通路，以及与凋亡和细胞周期调控相关的生物学过程。疾病本体论分析表明其与肺癌发病机制显著相关，而Reactome通路分析则显示在RHO GTPase循环和PI3K/AKT信号级联中富集。本研究确定了一组血清外泌体miRNA，特别是miR-192-5p，作为预测晚期NSCLC免疫化疗反应的有前景的非侵入性生物标志物。这些发现s

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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