帕金森病与阿尔茨海默病患者血清和脑脊液中的miRNA表达谱

该数据集来源于dbGaP,为病例对照研究,包含帕金森病与阿尔茨海默病患者血清和脑脊液中的miRNA表达谱数据。数据覆盖两种神经退行性疾病患者与对照样本,可用于比较不同疾病状态下miRNA的表达差异,探索潜在生物标志物,并支持疾病分类与预测建模等研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)

dbgap
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其他分类Case-Control
phs000727: miRNA profiles in serum and CSF of Parkinson's and Alzheimer's patients

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

帕金森病与阿尔茨海默病患者血清和脑脊液中的miRNA表达谱

该数据集为 dbGaP 收录的病例对照研究,聚焦帕金森病与阿尔茨海默病患者血清和脑脊液中的 miRNA 表达谱。数据覆盖两种神经退行性疾病患者与对照样本,可用于比较不同疾病状态下 miRNA 的表达差异,探索潜在生物标志物,并支持疾病分类与预测建模等研究。数据集英文名为 phs000727: miRNA profiles in serum and CSF of Parkinson's and Alzheimer's patients,来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,本站分类归入神经系统疾病 / 阿尔茨海默病,主题标签为 Case-Control。整体而言,该数据集面向神经退行性疾病的分子层面研究,以病例对照设计组织样本,围绕血清与脑脊液两类体液开展 miRNA 表达谱分析,为后续差异表达分析、标志物筛选以及分类预测建模提供数据基础。

【数据集背景】

该数据集来源于 dbGaP,属于病例对照研究。其研究对象为帕金森病与阿尔茨海默病患者,关注的是这两类神经退行性疾病状态下血清和脑脊液中的 miRNA 表达谱。神经系统疾病,尤其是阿尔茨海默病与帕金森病,通常涉及复杂的分子改变,而 miRNA 作为一类调控分子,在体液中的表达变化被认为可能与疾病状态相关。该数据集正是在这一背景下,通过病例对照设计,纳入患者与对照样本,以便在两种疾病之间以及疾病与对照之间进行比较。本站将其分类为神经系统疾病 / 阿尔茨海默病,主题标签为 Case-Control,说明其核心设计特征为病例对照,核心疾病领域为神经系统疾病,并特别关联阿尔茨海默病。

【数据内容】

数据集包含帕金森病与阿尔茨海默病患者血清和脑脊液中的 miRNA 表达谱数据。数据覆盖两种神经退行性疾病患者与对照样本。具体而言,样本类型涉及血清和脑脊液两类体液,检测内容为 miRNA 表达谱。数据可用于比较不同疾病状态下 miRNA 的表达差异,探索潜在生物标志物,并支持疾病分类与预测建模等研究。关于样本量、miRNA 具体数量、表达值单位、检测平台、数据文件格式等细节,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,属于 dbGaP study,研究类型为 Case-Control。数据集英文名称为 phs000727: miRNA profiles in serum and CSF of Parkinson's and Alzheimer's patients。关于样本采集地点、采集时间、受试者招募方式、伦理审批信息、样本处理流程、测序或检测平台等具体采集细节,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于比较帕金森病与阿尔茨海默病患者血清和脑脊液中 miRNA 的表达差异,探索潜在生物标志物,并支持疾病分类与预测建模等研究。由于其为病例对照研究,覆盖两种神经退行性疾病患者与对照样本,因此可用于疾病状态之间的分子特征比较,也可用于构建分类或预测模型。关于具体可用的分析流程、推荐算法、验证队列或临床转化应用,源站未提供。

【使用方法】

该数据集来源于 dbGaP,属于病例对照研究,包含血清和脑脊液 miRNA 表达谱数据。关于数据下载方式、访问权限申请流程、数据预处理步骤、质量控制标准、分析工具或代码等具体使用方法,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为 dbGaP 收录的病例对照研究,来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,主题标签为 Case-Control。关于样本量大小、数据完整性、缺失值情况、批次效应、平台间可比性、统计功效、混杂因素控制以及外部验证情况等质量与限制相关信息,源站未提供。

【引用与许可】

该数据集英文名称为 phs000727: miRNA profiles in serum and CSF of Parkinson's and Alzheimer's patients,来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,属于 dbGaP study。关于具体引用格式、许可条款、数据使用协议、访问权限及商业使用限制等信息,源站未提供。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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