准确预测和验证乳腺癌内分泌治疗反应数据集
乳腺癌患者基因表达数据，用于预测内分泌治疗反应。
基本信息
资源简介
准确预测和验证乳腺癌内分泌治疗反应数据集
【一句话概览】
本数据集是 BioStudies 公开的组学数据集，主题涵盖 transcription profiling by array、Homo sapiens，可用于生物标志物发现与分子分型研究。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Accurate prediction and validation of response to endocrine therapy in breast cancer》。
【数据内容】
源站原始描述：Purpose Aromatase inhibitors (AIs) have an established role in breast cancer treatment. Response rates are only 50-70% in the neoadjuvant setting and lower in advanced disease. Accurate biomarkers are urgently needed to predict response in these settings and to determine which individuals will benefit from adjuvant AI therapy. Participants and Methods Pre- and on-treatment (after 2 weeks and 3 months) biopsies were obtained from 89 post-menopausal women with ER+ breast cancer receiving neoadjuva…
【主题与分类】
主题标签：transcription profiling by array、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-59515
下载信息
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数据集获取
源站：https://www.ebi.ac.uk/biostudies/ArrayExpress/studies/E-GEOD-59515
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。
