基因表达特征预测成年哥伦比亚B细胞急性淋巴细胞白血病患者的诱导治疗反应和临床结局
基于基因表达谱预测成年哥伦比亚B-ALL患者诱导治疗反应和临床结局的数据集。
基本信息
资源简介
基因表达特征预测成年哥伦比亚B细胞急性淋巴细胞白血病患者的诱导治疗反应和临床结局
【一句话概览】
本数据集是 BioStudies 公开的组学数据集，主题涵盖 transcription profiling by array、Homo sapiens，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《Gene expression signature predicts induction treatment response and clinical outcome in adult Colombian patients with B-acute lymphoblastic leukemia》。
【数据内容】
源站原始描述：Background. B-Acute lymphoblastic leukemia (B-ALL) represents a hematologic malignancy with poor clinical outcome and low survival rates in adult patients. Only 61% of Colombian adult patients with ALL achieve complete remission and a median overall survival of less than 11.3 months and event-free survival of 7.34 months. Identification of prognostic factors is crucial for proper treatment strategies and optimal results of therapy. The goal of our study was to determine if gene expression signat…
【主题与分类】
主题标签：transcription profiling by array、Homo sapiens。
【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.ebi.ac.uk/biostudies/ArrayExpress/studies/E-GEOD-76349
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.ebi.ac.uk/biostudies/ArrayExpress/studies/E-GEOD-76349
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- 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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