Osimertinib处理PC9细胞特定细胞周期阶段的RNA-seq

该数据集为Osimertinib处理PC9细胞在特定细胞周期阶段的RNA-seq数据,来源于NCBI GEO,属于肿瘤/肺癌分类

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基因组回归GPL342959606
GSE335846: RNA-seq of Osimertinib-treated PC9 cells in specific cell cycle stages

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Osimertinib处理PC9细胞特定细胞周期阶段的RNA-seq

RNA-seq of Osimertinib-treated PC9 cells in specific cell cycle stages

该数据集为Osimertinib处理PC9细胞在特定细胞周期阶段的RNA-seq数据,来源于NCBI GEO,属于肿瘤/肺癌分类。数据包含1个文件GSE335846_series_matrix.txt.gz,主题标签涉及高通量测序表达谱、GPL34295平台及9606物种。可用于研究Osimertinib耐药过程中药物耐受持留(DTP)细胞的细胞周期动态、基因表达异常及DNA复制模式,为探索耐药机制提供转录组层面的数据支持(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Osimertinib是目前EGFR突变阳性晚期/转移性非小细胞肺癌(NSCLC)初治患者的标准治疗,但耐药不可避免地出现。即使在培养中,Osimertinib也不能根除所有癌细胞,留下一个长期存在的药物耐受持留(DTP)细胞亚群,这一现象在许多化疗药物中普遍存在。DTP群体不增殖且看似休眠,但耐药克隆最终从DTP状态中出现。在这里我们表明,DTP状态中发生广泛的DNA复制,细胞频繁通过细胞周期,尽管细胞死亡也频繁发生,使得细胞分裂和细胞丢失平衡,群体大致保持恒定。细胞周期发生伴随异常基因表达和异常DNA复制模式,导致DNA损伤、染色体外环状D

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL34295、9606。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE335846

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 22 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE335846

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  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

奥希替尼是目前EGFR突变阳性晚期/转移性非小细胞肺癌(NSCLC)初治患者的标准治疗,然而耐药不可避免地会出现。即使在培养中,奥希替尼也无法根除所有癌细胞,会留下一个长期存在的药物耐受持留(DTP)细胞亚群,这一现象在许多化疗药物中普遍存在。DTP群体不增殖且看似处于休眠状态,但耐药克隆最终会从DTP状态中产生。本研究表明,在DTP状态下会发生广泛的DNA复制,细胞频繁地通过细胞周期进程,尽管细胞死亡也频繁发生,使得细胞分裂与细胞丢失达到平衡,群体数量大致保持恒定。细胞周期运行伴随着异常的基因表达和异常的DNA复制模式,导致DNA损伤、染色体外环状DNA形成和有丝分裂缺陷,使得正在复制的DTP细胞对低剂量的ATM和ATR抑制剂高度敏感。

我们的发现表明,DTP状态具有高度诱变性,而针对DTP细胞中的DNA修复进行干预,有可能通过阻止从头突变来防止耐药性的产生。

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。

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