单细胞RNA测序识别预测HR+/HER2-转移性乳腺癌患者对CDK4/6抑制剂晚期进展的分子生物标志物 [FFPE]

基于单细胞RNA测序，识别HR+/HER2-转移性乳腺癌患者对CDK4/6抑制剂晚期进展的分子生物标志物。

NIAID Data Ecosystem

基因组GPL185739606

Single-Cell RNA Sequencing Identifies Molecular Biomarkers Predicting Late Progression to CDK4/6 Inhibition in Patients with HR+/HER2- Metastatic Breast Cancer [FFPE]

基本信息

模态

基因组

创建/更新时间

2026-11-03

资源简介

单细胞RNA测序识别预测HR+/HER2-转移性乳腺癌患者对CDK4/6抑制剂晚期进展的分子生物标志物 [FFPE]

【一句话概览】

本数据集是 NCBI 公开的组学数据集，收录 1 个文件，主题涵盖 GPL18573、9606，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《Single-Cell RNA Sequencing Identifies Molecular Biomarkers Predicting Late Progression to CDK4/6 Inhibition in Patients with HR+/HER2- Metastatic Breast Cancer [FFPE]》。源站首次发布：Aug 07 202。

【数据内容】

源站原始描述：This study addresses the critical need for predictive biomarkers in patients with hormone receptor–positive, HER2-negative (HR+/HER2-) metastatic breast cancer (mBC) who have been treated with cyclin-dependent kinase 4/6 inhibitors (CDK4/6is). Using single-cell RNA sequencing, we reveal differential mechanisms of early versus late progression, enhancing our understanding of resistance to CDK4/6is. We identify and validate tumor-specific molecular biomarkers and demonstrate that tumor-infiltratin…

中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本研究探讨了激素受体阳性、HER2阴性（HR+/HER2-）转移性乳腺癌（mBC）患者在接受细胞周期蛋白依赖性激酶4/6抑制剂（CDK4/6is）治疗后对预测性生物标志物的迫切需求。利用单细胞RNA测序，我们揭示了早期与晚期进展的差异机制，加深了对CDK4/6is耐药性的理解。我们识别并验证了肿瘤特异性分子生物标志物，并证明肿瘤浸润性细胞毒性自然杀伤细胞和CD8+ T细胞可预测治疗反应。此外，晚期进展肿瘤中免疫活性抑制的增加表明，将CDK4/6is与检查点抑制剂联合使用可能有助于对抗耐药性。在两个独立队列中的验证证实了我们发现的稳健性和临床相关性。这些见解为基于微环境特异性变化优化治疗策略铺平了道路，为管理HR+/HER2- mBC提供了个性化且有效的方法，并改善了患者预后。

【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=GSE274141

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 26 202，引用时请注意版本时效。

原始链接

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE274141

访问原始数据

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付，我们提供全链路闭环服务，让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持？联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

免费样本无法满足模型训练要求？千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

去商城查看获取定制方案

使用方式

数据集获取

源站：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE274141

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
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。

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))