人类乳腺癌驱动因子、脆弱性与耐药性的功能基因组图谱（RNASeq）
82个乳腺癌细胞系的RNA-Seq表达谱数据，用于乳腺癌功能基因组与耐药机制研究。
基本信息
资源简介
人类乳腺癌驱动因子、脆弱性与耐药性的功能基因组图谱（RNASeq）
【数据集背景】
本数据集源站标题为《The Functional Genomic Landscape of Human Breast Cancer Drivers, Vulnerabilities, and Resistance (RNASeq)》。源站首次发布：2016-10-10。
【数据内容】
源站原始描述：Large-scale genomic studies have identified multiple somatic aberrations in breast cancer, including copy number alterations, translocations, and point mutations. Still, identifying causal variants and emergent vulnerabilities that arise as a consequence of genetic alterations remain major challenges. We performed whole genome shRNA “dropout screens” on 77 breast cancer cell lines. Using a new hierarchical linear regression algorithm to score our screen results and integrate them with accompanyi…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：大规模基因组研究已在乳腺癌中鉴定出多种体细胞异常，包括拷贝数改变、易位和点突变。然而，识别因果变异以及由遗传改变所产生的新兴脆弱性仍是重大挑战。我们对77个乳腺癌细胞系进行了全基因组shRNA“dropout筛选”。使用一种新的分层线性回归算法对筛选结果进行评分，并将其与伴随的详细遗传和蛋白质组信息整合，我们鉴定出乳腺癌中的新脆弱性，包括新的候选“驱动因素”，并揭示了癌细胞的一般功能基因组学特性。将基因必需性与药物敏感性数据进行比较，提示了潜在耐药机制、现有抗癌药物的新作用以及联合治疗的新机会。最后，我们通过将BRD4鉴定为管腔型乳腺癌中的潜在靶点，以及将PIK3CA突变鉴定为BET抑制剂的耐药决定因素，证明了这一大型数据集的实用性。更多格式化数据可在 http://neellab.github.io/bfg/ 获取。siMEM算法的代码和教程可在 http://neellab.github.io/simem/ 获取。整体设计：对82个乳腺癌细胞系进行RNA-Seq表达谱分析，无重复样本或对照样本。
【主题与分类】
主题标签：PRJNA297219。
【获取与许可】
源站页面：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/SRP064259
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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。
使用方式
数据集获取
源站：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/SRP064259
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。
- OpenDataLab:
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
