深度学习药物反应预测方法系统评估数据集
包含GDSC、TCGA和Bortezomib临床试验的基因表达、突变、拷贝数变异和药物反应表格数据，用于评估药物反应预测深度学习方法。
基本信息
资源简介
深度学习药物反应预测方法系统评估数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《A systematic assessment of deep learning methods for drug response prediction: From in vitro to clinical applications》。源站首次发布：2022-10-30。
【数据内容】
源站原始描述：## GDSC dataset **GDSC_EXP.csv** GDSC gene expression profiles for 966 cancer cell lines, where each column represents a cell line in the form of its name and tissue collection site, and each row represents a gene in the form of the HGNC symbol. **GDSC_MUT.csv** GDSC gene mutation profiles for 966 cancer cell lines, where each column represents a cell line in the form of its name and tissue collection site, and each row represents a gene in the form of the HGNC symbol. The wild type is coded as…
主表 GDSC_DrugAnnotation.csv 含 7 列、样本前 283 行结构完整。
【数据结构与技术规格】
文件数 11 个，合计 1.39 GB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.7264573。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/7264573
使用许可：cc-by-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2022-10-31，引用时请注意版本时效。
下载信息
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