哥伦比亚大学欧文医学中心脑膜瘤肿瘤RNA测序数据
102例脑膜瘤肿瘤RNA测序数据，用于构建基因调控网络及药物敏感性预测。
基本信息
资源简介
哥伦比亚大学欧文医学中心脑膜瘤肿瘤RNA测序数据
【一句话概览】
该资源标题为“Columbia University Irving Medical Center RNASeq of meningioma tumors”，原始描述指出，其使用基于 Master Regular 的精准癌症医学框架来预测肿瘤的药物敏感性。文件数为1。源站标签为 Expression profiling by high throughput sequencing、GPL18573、9606（来源 NCBI）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Columbia University Irving Medical Center RNASeq of meningioma tumors》。源站首次发布：Aug 30 202。
【数据内容】
源站原始描述：We use a Master Regular-based precision cancer medicine framework to predict drug sensitivity to tumors
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：我们使用基于 Master Regular 的精准癌症医学框架来预测肿瘤的药物敏感性。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个。
【主题与分类】
主题标签：GPL18573、9606。
【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.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE212377
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 24 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
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源站：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE212377
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- 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
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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))
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
