循环microRNA与脑脊液淀粉样蛋白β及磷酸化tau水平关联:轻度认知障碍与阿尔茨海默病的潜在无创生物标志物

该数据集来自NCBI GEO,包含112名受试者的105份血浆和112份血清microRNA测序数据,受试者包括28例阿尔茨海默病、63例轻度认知障碍和21例对照

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基因组分类GPL246769606
GSE215789: Circulating microRNAs associated to cerebrospinal fluid amyloid-β and phosphorylated tau levels as potential non-invasive biomarkers for mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

循环microRNA与脑脊液淀粉样蛋白β及磷酸化tau水平关联:轻度认知障碍与阿尔茨海默病的潜在无创生物标志物

Circulating microRNAs associated to cerebrospinal fluid amyloid-β and phosphorylated tau levels as potential non-invasive biomarkers for mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease

该数据集来自NCBI GEO,包含112名受试者的105份血浆和112份血清microRNA测序数据,受试者包括28例阿尔茨海默病、63例轻度认知障碍和21例对照。研究采用特征选择和线性混合模型,识别与脑脊液淀粉样蛋白β及磷酸化tau水平相关的循环microRNA,并在内部和外部数据集中验证其作为AD或MCI生物标志物的潜力。患者分类依据NIA-AA的“MCI due to AD”和“Dementia due to AD”标准。数据可用于非编码RNA表达谱分析及疾病分类建模(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):为了基于循环microRNA(miRNA)识别阿尔茨海默病(AD)的潜在生物标志物,我们开发了一种使用特征选择和线性混合模型的新方法。来自112名受试者(包括28例AD、63例轻度认知障碍(MCI)和21例对照)的105份血浆和112份血清样本的miRNA测序数据被用于识别与脑脊液生物标志物相关的miRNA。这些miRNA作为AD或MCI生物标志物的潜力通过内部和外部数据集进行了研究和验证。患者分类依据NIA-AA的“MCI due to AD”和“Dementia due to AD”标准进行。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL24676、9606。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE215789

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 26 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

为了基于循环microRNA(miRNA)识别阿尔茨海默病(AD)的潜在生物标志物,我们开发了一种利用特征选择和线性混合模型的新方法。我们使用了来自112名受试者(包括28例AD病例、63例轻度认知障碍(MCI)和21例对照)的105份血浆和112份血清样本的miRNA测序数据,以识别与脑脊液生物标志物相关的miRNA。这些miRNA作为AD或MCI生物标志物的潜力通过内部和外部数据集进行了研究和验证。患者分类依据NIA-AA关于“因AD导致的MCI”和“因AD导致的痴呆”的标准进行。

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

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