精液细胞外囊泡sncRNA谱鉴别PSA灰区良性恶性前列腺疾病

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE330457

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数据说明

前列腺特异性抗原（PSA）检测在前列腺癌的诊断评估中发挥着重要作用，尽管其癌症特异性较低这一局限性已被广泛认识。这一事实一方面导致了潜在的过度诊断和过度治疗，另一方面也造成了诊断的延迟或遗漏。因此，越来越需要更可靠的非侵入性诊断工具，能够在保持灵敏度的同时提高特异性，从而实现更好的风险分层、个性化患者管理以及减少不必要的侵入性操作。在本研究中，我们利用高通量测序技术对精液小细胞外囊泡（sEVs）中的小RNA图谱（包括miRNA和tsRNA）进行了表征，以促进用于区分良性与恶性前列腺疾病的生物标志物发现，尤其是在PSA水平中度升高的患者中。我们的分析证实，良性与恶性前列腺疾病之间精液sEVs中sncRNA含量的差异极小，这与先前的RT-qPCR芯片数据一致。

这一结果表明，共享的潜在分子机制很可能尤其发生在这组PSA水平中等的患者中。鉴于潜在病理生理过程的复杂性及临床表型的异质性，建议采用多变量方法（包括isomiRs或tRFs）作为前列腺癌生物标志物，以提高准确性并增强PSA在临床应用中阴性预测值。

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。