利用功能特征识别乳腺癌、髓系白血病和前列腺癌的药物重定位
该数据集是一个包含基因表达谱数据的生物信息学资源,通过分析乳腺癌、髓系白血病和前列腺癌组织中基因表达扰动与化合物诱导表达模式之间的反向相关性,构建功能特征模型来识别已批准药物的新适应症,主要应用于癌症药物重定位研究和个性化医疗开发,旨在提高药物发现效率并为临床治疗提供新策略。

基本信息
资源简介
利用功能特征识别乳腺癌、髓系白血病和前列腺癌的药物重定位
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Using Functional Signatures to Identify Repositioned Drugs for Breast, Myelogenous Leukemia and Prostate Cancer》。配套论文《Using Functional Signatures to Identify Repositioned Drugs for Breast, Myelogenous Leukemia and Prostate Cancer》发表于 PLoS Computational Biology(2012),DOI:10.1371/journal.pcbi.1002347。源站首次发布:2012-02-09。
【数据内容】
源站原始描述:The cost and time to develop a drug continues to be a major barrier to widespread distribution of medication. Although the genomic revolution appears to have had little impact on this problem, and might even have exacerbated it because of the flood of additional and usually ineffective leads, the emergence of high throughput resources promises the possibility of rapid, reliable and systematic identification of approved drugs for originally unintended uses. In this paper we develop and apply a me…
【数据结构与技术规格】
文件数 8 个,合计 1.78 MB。Figure_S1.jpeg:image/jpeg,1.01 MB。Table_S1.doc:application/msword,208.90 KB。Table_S2.doc:application/msword,192.00 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pcbi.1002347。
【主题与分类】
源站学科分类:Biological Sciences、Genetics。主题标签:signatures、repositioned、drugs、myelogenous、leukemia、prostate、cancer。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biological Sciences、Genetics。
【获取与许可】
源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/Using_Functional_Signatures_to_Identify_Repositioned_Drugs_for_Breast_Myelogenous_Leukemia_and_Prostate_Cancer/128924
使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
规范引用:Shigemizu, Daichi; Hu, Zhenjun; Hung, Jui-Hung; Huang, Chia-Ling; Wang, Yajie; DeLisi, Charles (2016). Using Functional Signatures to Identify Repositioned Drugs for Breast, Myelogenous Leukemia and Prostate Cancer. PLOS Computational Biology. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-31,引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
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数据说明
该数据集是一个用于药物重定位研究的生物信息学数据集,主要针对三种癌症类型:乳腺癌、髓系白血病和前列腺癌。数据集通过分析人类癌症组织中最受扰动的基因表达水平与生物活性化合物诱导的最受扰动表达水平之间的反向相关性,构建了功能特征模型来识别已批准药物在非预期适应症中的潜在用途。数据来源于基因表达谱分析,采用可变基因特征方法(区别于传统固定特征方法),重点关注疾病相关的细胞功能变化。该研究在79个乳腺癌候选药物中识别出32%的有效药物,在94个髓系白血病候选药物中识别出13%,在88个前列腺癌候选药物中识别出17%(FDR=0.01),主要应用于癌症药物发现、个性化医疗和生物标志物研究领域。
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