细胞外囊泡miRNA作为哮喘严重程度生物标志物

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE280322

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   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

哮喘是一种具有多种临床表型的慢性肺部疾病，这使其诊断和治疗变得复杂。血浆来源细胞外囊泡（EVs）中的微小RNA（miRNA）谱可能作为潜在的循环生物标志物，用于区分哮喘的表型/内型。本研究旨在表征并比较健康对照（HC）、非重症哮喘患者（NS）和重症哮喘患者（SA）血浆来源EVs中的miRNA谱。从HC、NS和SA的血浆样本中分离EVs，随后进行理化表征和RNA提取。进行小RNA测序，并通过DESeq2分析鉴定差异表达（DE）miRNA。使用Ingenuity通路分析（IPA）鉴定DE miRNA及其预测的mRNA靶标，并使用STRING DB和Enrichr进行通路富集分析。所有组的EVs大小主要约为150-200 nm，与HC和NS相比，SA的EV计数显著更高。miRNA表达分析揭示了三种比较（HC vs. NS；HC vs. SA；NS vs. SA）中独特和共享的DE miRNA。这些比较中共有16个独特的DE miRNA，其中在NS vs.

在SA比较中，miR-515-3p与肺功能及急性加重呈正相关，而miR-133a-3p和miR-9-5p与ACT评分相关。NS与SA比较的靶点和通路分析表明，关键通路富集，包括IL-4/IL-13、Th1、Th2和Th17细胞分化、MAPK、PI3K-Akt以及受体酪氨酸激酶信号传导。本研究鉴定了NS与SA血浆来源EV中不同的miRNA，这些miRNA可作为区分哮喘严重程度的潜在循环生物标志物。

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。