复发难治与缓解期弥漫大B细胞淋巴瘤全微小RNA转录组测序数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE179760

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

目的：高通量测序技术彻底改变了研究格局。本研究旨在比较完全缓解的弥漫性大B细胞淋巴瘤患者与一线治疗后复发或难治患者之间的miRNA转录组表达差异。方法：采用S5 Ion Torrent平台，对完全缓解（n=3）和难治（n=3）/复发（n=4）弥漫性大B细胞淋巴瘤病例的原发活检组织生成miRNA表达谱。通过质量过滤的测序reads使用DESeq2分析难治/复发队列中差异表达的microRNA。采用SYBR Green法进行qRT-PCR验证。结果：我们分析了每个样本中比对到人类基因组（hg19）的150万条reads，两个样本的reads数低于阈值，但同一队列中counts>10的microRNA被纳入选择。使用Fastx去除小于17 bp的reads，随后使用Bowtie比对到参考基因组hg19。通过DESeq发现非缓解队列相较于完全缓解队列中差异表达的microRNA。选取fold change≥2.0且p值为0.001的差异microRNA。

通过q-RT-PCR验证了三个候选mi-RNA的下调。结论：我们的研究首次利用RNA-seq技术，结合生物学重复样本，对视网膜转录组进行了详尽分析。本文报道的优化数据分析流程应为表达谱的比较研究提供框架。我们的结果表明，NGS能对细胞或组织内的mRNA含量提供全面且更准确的定量与定性评估。我们得出结论，基于RNA-seq的转录组特征分析将加速遗传网络分析，并有助于解析复杂的生物学功能。

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。