AML患者个体多药耐药模式表明需要个体化分子分析
AML患者基因表达数据，研究个体多药耐药模式，支持个体化治疗。
基本信息
资源简介
AML患者个体多药耐药模式表明需要个体化分子分析
【一句话概览】
该研究利用AML诊断时与治疗后复发时的配对样本，依据过去三十年发表的报告，采用基于TaqMan的qRT-PCR评估380个多药耐药相关基因；包含11对AML样本，每位患者作为自身对照。源站标签为转录谱分析（RT-PCR）和Homo sapiens。标题提示，AML患者个体的多药耐药模式表明需要个性化分子分析（来源 BioStudies）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Individual multidrug resistance patterns in AML patients point to the need for personalized molecular analysis》。
【数据内容】
源站原始描述：In this unique study, based on paired samples obtained at AML diagnosis and at relapse, we assessed 380 multidrug-resistance-related genes, using TaqMan-based qRT-PCR, as indicated by reports published over the past three decades. 11 paired AML samples taken at diagnosis and at relapse after treatment. Each patients act as its own control
【主题与分类】
主题标签：transcription profiling by RT-PCR、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-33787
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源站：https://www.ebi.ac.uk/biostudies/ArrayExpress/studies/E-GEOD-33787
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- 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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