原发与转移性睾丸生殖细胞肿瘤microRNA表达综合分析

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE301954

标准获取流程：

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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

MicroRNA（miRNA）失调与睾丸生殖细胞肿瘤（TGCT）的发病机制相关。本研究通过对来自32例患者的43份福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）组织样本（30份原发灶、13份转移灶）进行miRNA测序，刻画了TGCT各组织学亚型的miRNA表达谱，以识别诊断标志物及其调控功能。我们从20例精原细胞瘤（SEM）、14例非精原细胞性生殖细胞肿瘤（N-SEM）和9例畸胎瘤中，共分析了2，606个miRNA的表达谱。与畸胎瘤相比，SEM中有154个miRNA（靶向657个基因）富集，N-SEM中有141个miRNA（靶向358个基因）富集。靶向DNA甲基转移酶DNMT3B的miR-200-3p在N-SEM中较SEM富集。我们的发现与癌症基因组图谱（TCGA）-TGCT数据高度一致（Pearson R > 0.66，p < 1e-10）。原发组织与转移组织之间、以及化疗处理与未处理的畸胎瘤之间，miRNA表达基本相似，反映了畸胎瘤的化疗耐药性。

使用新型候选标志物，基于miRNA的logistic回归分类器能够区分存活的GCT（SEM/N-SEM）与畸胎瘤（曲线下面积[AUC] > 0.99），并能区分SEM与N-SEM（AUC = 0.99），其表现优于已知的miRNA标志物。靶基因分析提示FOXO和RUNX1调控、生长激素细胞信号传导以及身高相关通路参与其中。总体而言，我们在TGCT中开展的综合组织水平miRNA谱分析鉴定了用于组织学亚型诊断的潜在生物标志物，并为miRNA介导的转录失调提供了见解。

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。