晚期上皮性卵巢癌恶性与免疫浸润的两个microRNA预后特征数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE81873

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

MicroRNAs已被确认为肿瘤基因表达的关键调控因子，以及上皮性卵巢癌（EOC）临床表型的重要候选生物标志物。我们分析了20例晚期上皮性卵巢癌患者原发肿瘤组织中microRNA及其共定位靶基因的共表达与调控结构，以构建用于临床预后判断的调控特征谱。我们通过整合分析鉴定出两个预后相关的microRNA/mRNA共表达模块，每个模块均富集了一致的生物学功能。其中一个模块富集恶性相关功能，在恶性样本中较良性样本表达上调。第二个模块富集免疫相关功能，与肿瘤内T细胞、NK细胞、细胞毒性淋巴细胞和巨噬细胞的免疫浸润程度强相关。我们在公开可用的TCGA数据集中验证了免疫模块microRNA的预后相关性。这些发现为microRNA在晚期EOC进展中的功能作用提供了新的认识，并提示了可能的生存预后特征谱。

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。