病理确诊阿尔茨海默病、路易体痴呆、海马硬化、额颞叶痴呆及非痴呆对照者大脑新皮质小RNA研究

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE46131

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

微小RNA（miRNA）是长度约20-22个核苷酸的小型调控性非编码RNA，对基因表达具有强烈影响。以往探讨miRNA在神经退行性疾病（NDs）中作用的研究大多聚焦于个体对照（n=2）、AD（n=5）、路易体痴呆（n=4）、衰老性海马硬化（n=4）以及额颞叶痴呆（FTLD）（n=5）病例，这些病例合计涵盖了最常见的ND亚型。所有病例均具有较短的死后间隔时间、相对高质量的RNA以及最先进的神经病理学诊断。由此产生的数据（总读取量超过1.13亿条，平均每个样本560万条读取）及二级表达分析，构成了对单核苷酸分辨率下人类大脑皮层miRNome的前所未有的探究。尽管我们未发现isomiR或miRNA编辑模式与ND病理相关性的明显变化，但我们的结果在NDs的定量变化方面验证并扩展了以往的miRNA谱分析研究。与这一观点一致，我们针对AD（n=8）和FTLD（n=14）病例与对照（n=8）相比时miR-132表达水平的变化，提供了独立队列验证。

本文还介绍了常见及ND特异性的推定新型脑miRNA和/或短发夹分子的鉴定。当前的挑战是更好地理解这些及其他改变对神经元基因表达网络和神经病理学的影响。

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。