乳腺癌脑转移精准医学功能性药物反应评估表3
包含很高DSS3值的分子靶向药物数据，用于乳腺癌脑转移功能性药物反应评估。
基本信息
资源简介
乳腺癌脑转移精准医学功能性药物反应评估表3
【数据集背景】
本数据集源站标题为《TABLE 3 from Optimizing Precision Medicine for Breast Cancer Brain Metastases with Functional Drug Response Assessment》。配套论文《Optimizing Precision Medicine for Breast Cancer Brain Metastases with Functional Drug Response Assessment》发表于 Cancer Research Communications（2023），DOI：10.1158/2767-9764.CRC-22-0492。项目资助方：American Society of Clinical Oncology (ASCO)。源站首次发布：2023-06-21。
【数据内容】
源站原始描述：Molecular targeted drugs with very high DSS3 values
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.73 KB。TABLE_3.xls：application/vnd.ms-excel，9.73 KB。数据集 DOI：10.1158/2767-9764.23553309.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Cancer、Molecular and Cellular Biology、Therapeutic Research and Development、Clinical Research and Trials、Methods and Technology。主题标签：Drug Targets、Breast Cancer、Preclinical Models、Xenograft models、Precision Medicine、Genome Biology、Comparative transcriptomics。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://aacr.figshare.com/articles/dataset/TABLE_3_from_Optimizing_Precision_Medicine_for_Breast_Cancer_Brain_Metastases_with_Functional_Drug_Response_Assessment/23553309
使用许可：CC BY（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Morikawa, Aki; Li, Jinju; Ulintz, Peter; Cheng, Xu; Apfel, Athena; Robinson, Dan; et al. (2023). TABLE 3 from Optimizing Precision Medicine for Breast Cancer Brain Metastases with Functional Drug Response Assessment. American Association for Cancer Research. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：TABLE 3 from Optimizing Precision Medicine for Breast Cancer Brain Metastases with Functional Drug Response Assessment
- DOI：10.1158/2767-9764.23553309.v1
- 发布日期：2023-06-21
- 文件数：1 个
- 文件总体积：9.73 KB
- 源站页面：https://aacr.figshare.com/articles/dataset/TABLE_3_from_Optimizing_Precision_Medicine_for_Breast_Cancer_Brain_Metastases_with_Functional_Drug_Response_Assessment/23553309
命令行下载
curl -L -o "TABLE_3.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/41324988"
文件清单
TABLE_3.xls（9.73 KB）
文件总体积 9.73 KB（源站 API 实测）。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据说明
Molecular targeted drugs with very high DSS3 values
许可
CC BY
引用
学术使用请引用 DOI 10.1158/2767-9764.23553309.v1（source: https://aacr.figshare.com/articles/dataset/TABLE_3_from_Optimizing_Precision_Medicine_for_Breast_Cancer_Brain_Metastases_with_Functional_Drug_Response_Assessment/23553309）。
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