机器学习整合大数据用于急性髓系白血病精准医学 [RNA-Seq]
基于急性髓系白血病RNA-Seq数据的机器学习方法，用于识别分子标记和预测药物敏感性，推动精准医学。
![A machine learning approach to integrate big data for precision medicine in acute myeloid leukemia [RNA-Seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/52070.jpg)
基本信息
资源简介
机器学习整合大数据用于急性髓系白血病精准医学 [RNA-Seq]
【数据集背景】
本数据集源站标题为《A machine learning approach to integrate big data for precision medicine in acute myeloid leukemia [RNA-Seq]》。源站首次发布：2022-02-20。
【数据内容】
源站原始描述：We demonstrate a promising approach to identify robust molecular markers for targeted treatment of acute myeloid leukemia. We show that our method outperforms several state-of-the-art approaches in identifying molecular markers replicated in validation data and predicting drug sensitivity accurately.Finally, we identify SMARCA4 as a marker and driver of sensitivity to topoisomerase II inhibitors, mitoxantrone and etoposide, in AML by showing that cell lines transduced to have high SMARCA4 expres…
【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：http://data.iscr.ac.cn/Article?id=ca217986840ed4752ff3727dd9ffbc0e
使用许可：openSource。
规范引用：PMID: 29298978
下载信息
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源站：http://data.iscr.ac.cn/Article?id=ca217986840ed4752ff3727dd9ffbc0e
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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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