补充表8:大规模泛癌细胞系筛选识别可操作且有效的药物组合

包含实体瘤中药物组合-癌症类型对的活性排名,基于细胞系测试响应率和选择性。

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2024-05-01 更新
浏览 20
表格BiomarkersEarly detection biomarkersHematological CancersPrecision MedicinePreclinical ModelsAnimal models of cancerSmall Molecule AgentsTranslational Research
Table S8 from Large-scale Pan-cancer Cell Line Screening Identifies Actionable and Effective Drug Combinations

基本信息

模态
表格
大小
0.000011686 GB
许可
CC BY
创建/更新时间
2024-05-01
版本
v1

资源简介

补充表8:大规模泛癌细胞系筛选识别可操作且有效的药物组合

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Table S8 from Large-scale Pan-cancer Cell Line Screening Identifies Actionable and Effective Drug Combinations》。配套论文《Large-scale Pan-cancer Cell Line Screening Identifies Actionable and Effective Drug Combinations》发表于 Cancer Discovery(2024),DOI:10.1158/2159-8290.CD-23-0388。项目资助方:Wellcome Trust (WT)。源站首次发布:2024-05-01。

【数据内容】

源站原始描述:Supplementary Table 8 shows the top combination-cancer type pairs in solid tumors showing activity in at least 10% of tested cell lines in that specific cancer type ranked based on their activity (% responders) and disease selectivity

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 11.69 KB。cd-23-0388_table_s8_suppst8.xlsx:application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet,11.69 KB。数据集 DOI:10.1158/2159-8290.25729228.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Cancer、Cancer Detection and Diagnosis、Therapeutic Research and Development、Clinical Research and Trials、Methods and Technology。主题标签:Biomarkers、Early detection biomarkers、Hematological Cancers、Precision Medicine、Preclinical Models、Animal models of cancer、Small Molecule Agents、Translational Research。

【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://aacr.figshare.com/articles/dataset/Table_S8_from_Large-scale_Pan-cancer_Cell_Line_Screening_Identifies_Actionable_and_Effective_Drug_Combinations/25729228

使用许可:CC BY(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Bashi, Azadeh C.; Coker, Elizabeth A.; Bulusu, Krishna C.; Jaaks, Patricia; Crafter, Claire; Lightfoot, Howard; et al. (2024). Table S8 from Large-scale Pan-cancer Cell Line Screening Identifies Actionable and Effective Drug Combinations. American Association for Cancer Research. Dataset

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使用方式

数据集获取(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "cd-23-0388_table_s8_suppst8.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/46022956"

文件清单

  • cd-23-0388_table_s8_suppst8.xlsx(11.69 KB)

文件总体积 11.69 KB(源站 API 实测)。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据说明

Supplementary Table 8 shows the top combination-cancer type pairs in solid tumors showing activity in at least 10% of tested cell lines in that specific cancer type ranked based on their activity (% responders) and disease selectivity

许可

CC BY

引用

学术使用请引用 DOI 10.1158/2159-8290.25729228.v1(source: https://aacr.figshare.com/articles/dataset/Table_S8_from_Large-scale_Pan-cancer_Cell_Line_Screening_Identifies_Actionable_and_Effective_Drug_Combinations/25729228)。

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