GSE118038：血浆循环miRNA作为前列腺癌诊断的新潜在生物标志物

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE118038

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：前列腺癌（PCa）是男性中第二常见的恶性肿瘤。PCa的诊断基于活检取样，这是一种侵入性、费用高昂的操作，且不能准确反映多灶性疾病。理想的方式是拥有一种易于获取、微创的方法，能够准确确定患者肿瘤的分子特征，从而辅助诊断和风险分层。方法：我们共纳入70例接受12针经直肠超声（TRUS）活检的患者，其中48%在诊断时患有癌症。诊断时的平均年龄为67.15岁（IR 55/75），诊断时的平均PSA（ng/ml）为7.8（IR 4.1/13.4），平均TRUS体积（ml）为53.5（IR 29/86）。癌症活检中73.1%的穿刺针为阳性。在所有癌症患者中，57%显示为高级别癌症状态（Grade ≥3）。对照组为良性前列腺增生（BPH）患者。进行了microRNA表达谱分析（NGS分析），以识别肿瘤相关microRNA（miR）并确定其与临床病理特征的关联。结果：miR-4732-3p、let7a、26b-5p、98-5p、30c-5p和21-5p的表达可在血浆样本中识别前列腺癌。

mir-4732-3p的高表达与高级别肿瘤相关。结论：miRs特征在血浆中区分前列腺癌的能力优于PSA值，并与高级别肿瘤状态相关。

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。