通过机器学习改进急性髓系白血病中维奈克拉和阿扎胞苷疗效预测
急性髓系白血病中维奈克拉-阿扎胞苷疗效预测相关转录组数据，包含RNA-seq及RF8模型验证。
基本信息
资源简介
通过机器学习改进急性髓系白血病中维奈克拉和阿扎胞苷疗效预测
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Improved Prediction of Venetoclax and Azacitidine Efficacy in Acute Myeloid Leukemia through Machine Learning》。源站首次发布：Feb 17 202。
【数据内容】
源站原始描述：Despite the transformative impact of venetoclax-azacitidine in treating acute myeloid leukemia (AML), reliable markers for accurately predicting patient responses remain urgently needed. To address this challenge, we employed a multidisciplinary approach that combined transcriptomic profiling, ex vivo drug sensitivity testing, functional assays, and clinical data to identify robust predictors of venetoclax-azacitidine response. We pinpointed a set of core genes linked to both ex vivo and in vivo…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个。
【主题与分类】
主题标签：GPL24676、9606。
【获取与许可】
源站页面：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE289785
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 22 202，引用时请注意版本时效。
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源站：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE289785
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- OpenDataLab:
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