口腔黏膜类器官作为个性化治疗的潜在模型
来自HNSCC患者的口腔黏膜类器官模型，结合基因组测序和药物反应数据，用于研究基因突变与个性化治疗反应的相关性。
基本信息
资源简介
口腔黏膜类器官作为个性化治疗的潜在模型
【数据内容】
源站原始描述：Organoids were established from both tumor and matched wildtype tissue from patients diagnosed with head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). In order to confirm tumor status and identify oncogenic driver mutations, DNA derived of these organoids was sequenced. After validation of tumor identity, organoids were exposed to a range of (targeted) chemotherapeutics and radiotherapy. Differential responses to therapeutics were subsequently correlated to underlying genetic alterations to see if D…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：从诊断为头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）的患者中，分别利用肿瘤组织和配对的野生型组织建立了类器官。为确认肿瘤状态并鉴定致癌驱动突变，对这些类器官来源的DNA进行了测序。在验证肿瘤身份后，将类器官暴露于一系列（靶向）化疗药物和放疗。随后，将对治疗药物的差异反应与潜在的基因改变进行关联分析，以观察DNA突变状态是否能预测治疗反应。
【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.omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001003628
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源站：https://www.omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001003628
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- 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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