基于真实体外药物反应的900种癌症细胞系数据集
约900种癌症细胞系对7种药物的体外反应数据，用于精准肿瘤学个性化治疗分配算法基准测试。
基本信息
模态
表格
创建/更新时间
2019-11-12
资源简介
本数据集包含约900种癌症细胞系对7种临床常用药物的体外药物反应数据，包括IC50值经日志转换和标准化处理，以及使用UMAP将18523个细胞特异性特征降维至20维。数据集旨在为精准肿瘤学中的上下文盗贼算法提供基准，用于评估个性化治疗分配策略的效果。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.cancerrxgene.org
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:
数据说明
本数据集包含约900种癌症细胞系对7种临床常用药物的体外药物反应数据，包括IC50值经日志转换和标准化处理，以及使用UMAP将18523个细胞特异性特征降维至20维。数据集旨在为精准肿瘤学中的上下文盗贼算法提供基准，用于评估个性化治疗分配策略的效果。
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))
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