PRJNA778058：器官选择性miRNA作为癌症检测循环生物标志物

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA778058

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数据说明

循环microRNA（miRNA）的生物学在临床上备受关注，因为早期检测或指导临床决策需要实用的液体活检策略。尽管无细胞miRNA能够提示癌性病变的存在，但其与受累组织的关联往往不明确。在本研究中，我们旨在识别器官和肿瘤选择性miRNA，并评估其在健康个体和癌症患者细胞外囊泡（EV）血浆组分中的释放或缺失情况。通过对48种癌症类型（n=9781）的miRNA表达进行比较分析，我们识别出324种组织富集和96种组织特异性microRNA。这些候选miRNA在一个独立的癌症活检队列中得到验证，并与健康组织（n=2460）中的表达进行比较，提供了迄今为止最全面的器官选择性miRNA目录。强器官选择性miRNA主要表达于脑、卵巢、睾丸、前列腺、肾上腺和淋巴结组织。

为确定各器官对循环miRNA库的贡献，我们对健康个体（n=20）血浆细胞外囊泡（EVs）的miRNome进行了测序，并构建了渗透性评分，用以估算血浆EVs中器官选择性miRNA的丰度。将血浆EVs中前列腺选择性miRNA的表达水平整合为一个5-miRNA前列腺特征标签后，我们能够轻易区分前列腺癌与健康对照（AUC=0.84，n=45）。相应地，该前列腺miRNA特征标签无法将结肠癌及头颈癌与对照区分开来。我们提出，将循环miRNA的组织来源纳入生物标志物组合中，可提高循环miRNA特征标签对特定癌症类型的可靠性。

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。