PRJNA901407：药物筛选数据解卷积描绘急性髓系白血病干细胞样癌细胞药物敏感性 [scRNA-Seq]

该数据集来自NCBI，包含PRJNA901407项目，主题为转录组或基因表达，分类为肿瘤/白血病。源站描述介绍了一种机器学习框架，可将bulk RNA表达与bulk药物敏感性数据解卷积为细胞亚型组成及细胞亚型药物敏感性，并优化算法估计细胞亚型和单细胞特异性药物敏感性

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基因组预测Transcriptome or Gene expression

PRJNA901407: Deconvolution of drug screening data delineates drug sensitivity of stem-like cancer cells in Acute Myeloid Leukemia [scRNA-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

PRJNA901407：药物筛选数据解卷积描绘急性髓系白血病干细胞样癌细胞药物敏感性 [scRNA-Seq]

该数据集来自NCBI，包含PRJNA901407项目，主题为转录组或基因表达，分类为肿瘤/白血病。源站描述介绍了一种机器学习框架，可将bulk RNA表达与bulk药物敏感性数据解卷积为细胞亚型组成及细胞亚型药物敏感性，并优化算法估计细胞亚型和单细胞特异性药物敏感性。实验设计包括生成含HL60、SUDHL4、K562和THP1人白血病细胞不同比例的体外混合池，对6个混合样本和4个纯群体进行bulk RNA-seq。数据可用于研究白血病细胞亚型组成与药物敏感性关系（来源 ncbi.nlm.nih.gov）。

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：离体药物敏感性筛选（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混合池。我们为这些细胞系的6个混合物生成了bulk RNA-seq，并为纯群体生成了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/PRJNA901407

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE217922

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源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA901407

标准获取流程：

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- 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）仅能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数据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。随后，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混合池。我们为这些细胞系的6个混合物生成了批量RNA-seq，并为4个纯细胞群体生成了RNA-seq。为构建参考数据集，我们对这四种细胞系的混合物进行了scRNA-seq。