Replication Data for: The Precision Oncology Approach to Molecular Cancer Therapeutics Targeting Oncogenic Signaling Pathways is a Means to an End
该数据集为精准肿瘤学方法靶向致癌信号通路的分子癌症治疗研究复制数据，用于验证癌症治疗机制和复现分析。
基本信息
资源简介
Replication Data for: The Precision Oncology Approach to Molecular Cancer Therapeutics Targeting Oncogenic Signaling Pathways is a Means to an End
【一句话概览】
本数据集是 Dataverse 公开的结构化表格数据集，收录 8 个文件、合计 4.69 MB，主题涵盖 Medicine, Health and Life Sciences，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Replication Data for: Precision Oncology, Signaling Pathways Reprogramming and Targeted Therapy: A Holistic Approach to Molecular Cancer Therapeutics》。源站首次发布：2024-06-03。
【数据内容】
源站原始描述：Cancer is a fatal genetic disease with varying complexities, including immune evasion, treatment resistance and recurrence, and optimized treatment is needed for a proper cure. Molecular studies have revealed that tumors are extremely heterogeneous in nature, leading to the complexity of cancer development, which is ultimately linked to its genetic machinery. Importantly, patients with the same type of cancer respond differently to available cancer treatments, indicating the need for patient-spe…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：癌症是一种致命性遗传病，具有多种复杂性，包括免疫逃逸、治疗耐药和复发，因此需要优化治疗才能实现恰当治愈。分子研究已揭示，肿瘤本质上具有高度异质性，这导致了癌症发展的复杂性，而后者最终与其遗传机制相关。重要的是，同一种癌症的患者对现有癌症治疗的反应不同，这表明需要针对患者个体的治疗方案。因此，需要对患者肿瘤进行深入的基因组学研究，以充分理解癌症发生和进展的决定因素，从而实现有效的靶向治疗。精准肿瘤学已发展为一种癌症治疗形式，专注于肿瘤的基因图谱分析，以识别参与癌症表现的分子改变，从而对该疾病进行量身定制的个体化治疗。近年来
【数据结构与技术规格】
文件数 8 个，合计 4.69 MB。数据集 DOI：doi:10.7910/DVN/VXHEBF。
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences。
【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。
【获取与许可】
源站页面：https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/VXHEBF
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/VXHEBF
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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