FFPE组织tsRNAs测序揭示i-tRF-Gly-GCC为结直肠癌生物标志物

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE272805

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

结直肠癌（CRC）仍然是全球最常见和致命的恶性肿瘤之一，需要可靠的生物标志物进行检测。本研究对CRC组织中的tRNA衍生小RNA进行了分析，鉴定出1051个差异表达的tsRNA。值得注意的是，与对照组相比，i-tRF-Gly-GCC在CRC组织和患者血清中显著升高，ROC分析得出的AUC > 0.7，凸显了其诊断潜力。加权基因共表达网络分析（WGCNA）揭示，i-tRF-Gly-GCC的靶基因（包括在COAD和READ数据集中下调的RAC2）与CRC密切相关。基因本体论和KEGG通路分析进一步将i-tRF-Gly-GCC与癌症相关过程联系起来。HCT-116细胞中的功能实验表明，i-tRF-Gly-GCC增强细胞增殖和迁移。这些结果突出表明，i-tRF-Gly-GCC是一种用于CRC检测的新型非侵入性生物标志物和潜在治疗靶点，增进了我们对tsRNA介导的CRC调控的理解，并为临床应用铺平了道路。

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。