PRJNA901403:急性髓系白血病干样癌细胞药物敏感性解卷积 [RNA-Seq]

该数据集来自 NCBI,包含 6 个由 HL60、SUDHL4、K562 和 THP1 人白血病细胞系按不同比例混合的体外细胞池的 bulk RNA-seq,以及 4 个纯细胞群的 RNA-seq

sra
浏览 4
基因组预测Transcriptome or Gene expression
PRJNA901403: Deconvolution of drug screening data delineates drug sensitivity of stem-like cancer cells in Acute Myeloid Leukemia [RNA-Seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA901403:急性髓系白血病干样癌细胞药物敏感性解卷积 [RNA-Seq]

该数据集来自 NCBI,包含 6 个由 HL60、SUDHL4、K562 和 THP1 人白血病细胞系按不同比例混合的体外细胞池的 bulk RNA-seq,以及 4 个纯细胞群的 RNA-seq。数据用于支持一种机器学习框架,将 bulk RNA 表达与 bulk 药物敏感性匹配,解卷积为细胞亚型组成和细胞亚型药物敏感性,从而刻画急性髓系白血病中干样癌细胞的药物敏感性。可用于转录组分析、细胞组成解析和药物敏感性预测研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):离体药物敏感性筛查(DSS)仅提供细胞混合物的读数,可能掩盖关于临床相关细胞亚型的重要信息。在此,我们开发了一个机器学习框架,将匹配的 bulk RNA 表达与 bulk 药物敏感性解卷积为细胞亚型组成和细胞亚型药物敏感性。我们首先确定我们的方法可以比当前最先进的方法更准确地解析 bulk 样本的细胞组成。然后,我们优化了一种能够估计细胞亚型和单细胞特异性药物敏感性的算法,并通过进行体外药物研究对其进行了评估。总体设计:我们生成了包含 HL60、SUDHL4、K562 和 THP1 人白血病细胞不同比例的体外细胞池。我们为这些细胞系的 6 个混合物生成了 bulk RNA-seq,并为纯细胞群生成了 4 个 RNA-seq。为了构建

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA901403

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA901403

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

离体药物敏感性筛查(DSS)仅提供细胞混合物的读数,可能掩盖关于临床相关细胞亚型的重要信息。在此,我们开发了一个机器学习框架,将匹配的批量RNA表达与批量药物敏感性解卷积为细胞亚型组成和细胞亚型药物敏感性。我们首先确定我们的方法能够比当前最先进的方法更准确地解析批量样本的细胞组成。然后,我们优化了一种能够估计细胞亚型和单细胞特异性药物敏感性的算法,并通过进行体外药物研究对其进行了评估。总体设计:我们生成了包含HL60、SUDHL4、K562和THP1人白血病细胞不同比例的体外池。我们为这些细胞系的6个混合物生成了批量RNA-seq,并为纯群体生成了4个RNA-seq。为了构建参考数据集,我们对这四种细胞系的混合物进行了scRNA-seq。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案