三阴性乳腺癌和腺样囊性癌GSI响应生物标志物数据集
基于三阴性乳腺癌和腺样囊性癌样本的基因表达数据，发现预测GSI响应的生物标志物。
基本信息
资源简介
三阴性乳腺癌和腺样囊性癌GSI响应生物标志物数据集
【一句话概览】
本数据集是 BioStudies 公开的组学数据集，主题涵盖 RNA-seq of coding RNA、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《Discovery of biomarkers predictive of GSI response in triple negative breast cancer and adenoid cystic carcinoma》。
【数据内容】
源站原始描述：Next generation sequencing was used to identify Notch mutations in a large collection of diverse solid tumors. NOTCH1 and NOTCH2 rearrangements leading to constitutive receptor activation were confined to triple negative breast cancers (TNBC, 6 of 66 tumors). TNBC cell lines with NOTCH1 rearrangements associated with high levels of activated NOTCH1 (N1-ICD) were sensitive to the gamma-secretase inhibitor (GSI) MRK-003, both alone and in combination with pacitaxel, in vitro and in vivo, whereas c…
【主题与分类】
主题标签：RNA-seq of coding RNA、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-59810
下载信息
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源站：https://www.ebi.ac.uk/biostudies/ArrayExpress/studies/E-GEOD-59810
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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
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。
