俄罗斯患者FFPE样本RNA-seq分析揭示的前列腺癌新型RNA生物标志物

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE89223

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数据说明

由于前列腺癌（PCa）具有异质性多灶性的本质，目前缺乏能够稳定区分其与良性前列腺增生（BPH）、预测临床结局并指导最佳治疗选择的生物标志物。本研究对来自俄罗斯PCa和BPH患者经福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）的肿瘤组织及匹配的正常组织样本进行了RNA-seq分析。我们鉴定出3384个在PCa患者肿瘤组织与癌旁正常组织之间以及这两种组织类型与BPH患者组织之间差异表达（DE）的基因（FDR < 0.05）。通过RT-qPCR验证了四个先前与PCa无关的基因（ANKRD34B、NEK5、KCNG3和PTPRT）的过表达。此外，对DE基因内过度代表的microRNA和转录因子（TF）识别位点进行富集分析，揭示了共同的调控元件，其中13个microRNA和53个TF由此首次与PCa相关联。

此外，本研究发现其中8种转录因子（FOXJ2、GATA6、NFE2L1、NFIL3、PRRX2、TEF、EBF2和ZBTB18）存在差异表达，这不仅使其成为前列腺癌的候选生物标志物，也成为潜在的治疗靶点。

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。