结直肠癌奥沙利铂敏感性预测因子的表征
包含结直肠癌患者肿瘤及小鼠外植体的基因表达数据，用于验证奥沙利铂敏感性预测特征。
基本信息
资源简介
结直肠癌奥沙利铂敏感性预测因子的表征
【一句话概览】
本数据集是 NCBI 公开的组学数据集，收录 1 个文件，主题涵盖 Expression profiling by array、GPL571、9606，可用于生物标志物发现与分子分型研究。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Characterization of an Oxaliplatin Sensitivity Predictor in a preclinical Murine Model of Colorectal Cancer》。源站首次发布：Apr 18 201。
【数据内容】
源站原始描述：Despite advances in contemporary chemotherapeutic strategies, long term survival still remains elusive for patients with metastatic colorectal cancer. A better understanding of the molecular markers of drug sensitivity to match therapy with patient is needed to improve clinical outcomes. In this study, we used in vitro drug sensitivity data from the NCI-60 cell lines together with their Affymetrix microarray data to develop a gene expression signature to predict sensitivity to oxaliplatin. In or…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个。
【主题与分类】
主题标签：Expression profiling by array、GPL571、9606。
【适用方向】
组学数据适用于生物标志物发现与分子分型相关建模研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE28691
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 06 201，引用时请注意版本时效。
下载信息
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源站：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE28691
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- 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。
- OpenDataLab:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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