基于RNA的精准肿瘤学平台,用于多种治疗耐药恶性肿瘤的患者-疗法匹配

包含治疗耐药恶性肿瘤患者肿瘤及PDX模型的RNA-seq图谱及细胞系药物扰动数据,用于精准药物敏感性预测。

NIAID Data Ecosystem
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基因组治疗耐药恶性肿瘤RNA测序
An RNA-based precision oncology platform for patient-therapy alignment in a diverse set of treatment resistant malignancies

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

基于RNA的精准肿瘤学平台,用于多种治疗耐药恶性肿瘤的患者-疗法匹配

【数据集背景】

本数据集源站标题为《An RNA-based precision oncology platform for patient-therapy alignment in a diverse set of treatment resistant malignancies》。源站首次发布:2022-10-06。

【数据内容】

源站原始描述:We use a Master Regular-based precision cancer medicine framework to predict drug sensitivity. The network based analysis uses RNASeq profiles of patient tumors, in conjunction with de novo drug mechanism analysis from high throughput drug screens with post-perturbation RNASeq profiles performed in cognate cell line models. The analysis aims to predict available antineoplastic drugs most likely to invert the aberrant protein activity state of individual tumors. Validation of predictions was perf…

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):我们采用基于Master Regular的精准癌症医学框架来预测药物敏感性。基于网络的分析使用患者肿瘤的RNASeq图谱,并结合高通量药物筛选产生的从头药物机制分析,以及在同源细胞系模型中进行的扰动后RNASeq图谱。该分析旨在预测最有可能逆转单个肿瘤异常蛋白活性状态的现有抗肿瘤药物。预测结果在相应的患者来源异种移植(PDX)小鼠中进行了验证。在第三次给药后从PDX小鼠获取药效动力学样本,用于RNASeq和下游分析。

【主题与分类】

主题标签:PRJNA877657。

【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/sra/SRP396116

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      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))

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