Sunitinib处理但未处理短期无血清培养的高级别胶质瘤基因表达谱预测体外治疗反应
该数据集来自 omicsdi.org，属于肿瘤/脑肿瘤领域，主题为转录组学。数据涉及高级别胶质瘤细胞在短期无血清培养条件下经 Sunitinib 处理与未处理的基因表达谱，旨在探索一种新的诊断特征开发策略：预测性基因表达模式可能仅在肿瘤细胞体外接受药物处理后出现，且富集肿瘤起始细胞可使预测性表达模式
基本信息
资源简介
Sunitinib处理但未处理短期无血清培养的高级别胶质瘤基因表达谱预测体外治疗反应
该数据集名为“Gene expression profiles of Sunitinib-treated but not untreated short-term serum-free cultures predict treatment response of human high-grade gliomas in vitro”，来源于 omicsdi.org，归类于肿瘤 / 脑肿瘤领域，主题标签为转录组学。其核心内容围绕高级别胶质瘤细胞在短期无血清培养条件下，经 Sunitinib 处理与未处理后的基因表达谱展开。该数据集旨在探索一种新的诊断特征开发策略：预测性基因表达模式可能仅在肿瘤细胞体外接受药物处理后才会出现，并且富集肿瘤起始细胞可能使预测性表达模式更加清晰。整体而言，该数据集属于转录组学范畴，服务于脑肿瘤尤其是高级别胶质瘤治疗反应预测的研究方向。
【数据集背景】
高级别胶质瘤是人类最致命的肿瘤之一，总体治疗效果令人失望。然而，在若干试验中，约20%的患者对治疗产生反应。因此，迫切需要诊断策略来识别最终能从特定靶向治疗中获益的患者。对未治疗肿瘤进行基因表达谱分析，是识别生物标志物或诊断特征的一种成熟方法。但是，能够可靠预测胶质瘤治疗反应的特征并不存在。在此背景下，该数据集提出了一种新的诊断特征开发策略：预测性基因表达模式可能仅在肿瘤细胞体外接受药物处理后出现；同时，富集肿瘤起始细胞可能使预测性表达模式更加锐化。该数据集正是围绕这一策略，报告了对治疗反应的预测研究。
【数据内容】
该数据集包含高级别胶质瘤细胞在短期无血清培养条件下，经 Sunitinib 处理与未处理后的基因表达谱。其主题标签为转录组学，属于肿瘤 / 脑肿瘤分类。数据集英文名称明确指向“Sunitinib-treated but not untreated short-term serum-free cultures”，说明处理与未处理条件下的短期无血清培养样本均被纳入表达谱分析。源站描述提到，该研究关注的是经药物处理后的表达模式，而非仅依赖未处理肿瘤的表达谱。此外，源站描述还强调富集肿瘤起始细胞以锐化预测性表达模式。关于具体样本数量、基因数量、平台信息、表达值范围等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 omicsdi.org。源站描述指出，研究涉及高级别胶质瘤细胞在体外接受 Sunitinib 处理，并采用短期无血清培养条件。其策略包括对肿瘤细胞进行体外药物处理，并可能通过富集肿瘤起始细胞来增强预测性表达模式。关于具体的采集地点、时间范围、伦理审批信息、样本捐赠者信息、实验操作流程细节等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于肿瘤 / 脑肿瘤领域，尤其是高级别胶质瘤治疗反应预测的研究。其主题为转录组学，因此可用于探索基因表达模式与治疗反应之间的关系。具体而言，该数据集支持一种新的诊断特征开发思路：不是仅依赖未处理肿瘤的表达谱，而是关注肿瘤细胞在体外接受 Sunitinib 处理后出现的预测性基因表达模式。同时，该数据集也适用于研究富集肿瘤起始细胞对预测性表达模式的影响。关于具体的临床应用场景、药物响应分类标准、预测模型构建方法等，源站未提供。
【使用方法】
该数据集可用于分析经 Sunitinib 处理与未处理的高级别胶质瘤细胞在短期无血清培养条件下的基因表达谱差异，并进一步探索这些差异是否能够预测治疗反应。使用者可基于处理后的表达模式开发诊断特征，并考虑肿瘤起始细胞富集对特征锐化的作用。关于具体的数据格式、预处理步骤、归一化方法、分析工具、代码或流程等，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于短期无血清培养条件，并涉及 Sunitinib 处理与未处理样本的比较。其核心假设是预测性基因表达模式仅在肿瘤细胞体外接受药物处理后出现，且富集肿瘤起始细胞可锐化预测性表达模式。这些假设构成了该数据集的方法学基础。然而，关于样本量、重复数、批次效应、数据完整性、验证队列、统计功效等质量指标，源站未提供。此外，该数据集是否适用于其他药物或其他肿瘤类型，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集的来源站为 omicsdi.org。关于具体的引用格式、作者列表、发表期刊、DOI、许可协议、使用限制等，源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-51305
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
高级别胶质瘤是最致命的人类肿瘤之一。治疗效果总体上令人失望。然而，在若干试验中，约20%的患者对治疗有反应。迫切需要诊断策略来识别那些最终将从特定靶向治疗中获益的患者。未经治疗肿瘤的基因表达谱分析是识别生物标志物或诊断特征的一种成熟方法。然而，预测胶质瘤治疗反应的可靠特征尚不存在。在此，我们提出一种开发诊断特征的新策略。我们假设预测性基因表达模式只有在肿瘤细胞于体外经药物治疗后才会出现。此外，我们假设富集肿瘤起始细胞的标本可使预测性表达模式更加鲜明。在此，我们报告体外预测癌细胞治疗反应的研究。作为原理验证，我们分析了18例富集脑肿瘤起始细胞（BTIC）的高级别胶质瘤短期无血清培养物在体外经酪氨酸激酶抑制剂舒尼替尼治疗前后的基因表达。
来自经处理但非未经处理的胶质瘤细胞的表达谱，能够预测体外胶质瘤细胞增殖受到的治疗诱导性损伤。仅需6个基因即可实现预测，一旦该特征在体内也显示出预测能力，便可直接转化为临床应用。我们利用体外处理的富含BTIC培养物的表达谱这一策略，为恶性胶质瘤患者的试验设计开辟了新途径。72份样本；18个脑肿瘤起始细胞（BTICs）；4种处理条件：1 µM舒尼替尼或0.00025% DMSO，联合或不联合重组生长因子VEGF和PDGF-AB，处理6小时。
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
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