HDAC6通过泛素-蛋白酶体通路激活EGFR降解促进非小细胞肺癌奥希替尼耐药演化
该数据集为研究论文的原始数据及补充材料,研究主题为HDAC6通过激活泛素-蛋白酶体通路介导EGFR降解,从而促进非小细胞肺癌对奥希替尼的耐药演化

基本信息
资源简介
HDAC6通过泛素-蛋白酶体通路激活EGFR降解促进非小细胞肺癌奥希替尼耐药演化
该数据集围绕非小细胞肺癌对奥希替尼耐药演化这一肿瘤学难题展开,聚焦HDAC6在其中的作用机制。研究提出,HDAC6通过激活泛素-蛋白酶体通路介导EGFR降解,进而促进非小细胞肺癌对奥希替尼的耐药演化。数据集收录了相关研究论文的原始数据及补充材料,属于医学、健康与生命科学领域,本站将其归类为肿瘤/肺癌方向。数据集由Li, Xiaolei发布,机构为Harvard Dataverse,发布年份为2025,来源站为doi.org。整体而言,该数据集为理解非小细胞肺癌靶向治疗耐药机制提供了原始研究材料支撑,适合关注肺癌耐药、EGFR降解调控及泛素-蛋白酶体通路的研究人员参考使用。
【数据集背景】
非小细胞肺癌是肺癌的主要类型之一,奥希替尼作为重要的靶向治疗药物,其耐药问题直接影响临床治疗效果。该数据集对应的研究关注耐药演化过程中的分子机制,提出HDAC6通过激活泛素-蛋白酶体通路介导EGFR降解,从而促进非小细胞肺癌对奥希替尼的耐药演化。数据集所属分类为肿瘤/肺癌,主题标签为Medicine, Health and Life Sciences,发布年份为2025,机构为Harvard Dataverse,作者为Li, Xiaolei。来源站为doi.org,源站描述指出该数据集为论文的原始数据及补充材料。
【数据内容】
该数据集的内容为研究论文的原始数据及补充材料。源站描述为“Raw data of manuscript and supplementary materials”。除这一描述外,关于具体文件类型、数据表结构、样本数量、实验分组、变量字段、图像或测序数据格式等信息,源站未提供。因此,数据集的具体内容组成无法进一步展开说明。
【采集与来源】
数据集的来源站为doi.org,机构为Harvard Dataverse,作者为Li, Xiaolei,发布时间为2025年。源站描述表明其内容为论文原始数据及补充材料。关于样本采集地点、采集时间、实验平台、仪器型号、伦理审批信息、受试者或细胞系来源等具体采集细节,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于与非小细胞肺癌奥希替尼耐药机制相关的研究场景,尤其是围绕HDAC6、EGFR降解、泛素-蛋白酶体通路以及耐药演化等主题的分析与验证。主题标签为Medicine, Health and Life Sciences,本站分类为肿瘤/肺癌,因此也可作为肿瘤学、肺癌靶向治疗耐药研究中的原始数据参考。关于是否适用于临床决策、药物开发、生物标志物筛选等具体应用,源站未提供明确说明。
【使用方法】
该数据集为研究论文的原始数据及补充材料,通常可用于复核论文结果、开展二次分析或作为后续研究的对照材料。但关于具体的文件组织方式、数据读取工具、分析流程、软件环境、参数设置及复现步骤,源站未提供。因此,使用者需依据源站实际提供的文件自行判断处理方式。
【质量与限制】
该数据集来自Harvard Dataverse,作者为Li, Xiaolei,发布年份为2025,来源站为doi.org。源站描述仅说明其为论文原始数据及补充材料。关于数据完整性、准确性、样本量、重复性、批次效应、缺失值情况、质量控制指标及潜在偏倚等质量信息,源站未提供。使用时应结合原始论文及补充材料进行判断。该数据集的限制在于,当前可依据的信息仅限于其主题、来源和内容类型,无法对数据质量作进一步评估。
【引用与许可】
该数据集作者为Li, Xiaolei,机构为Harvard Dataverse,发布年份为2025,来源站为doi.org。关于具体引用格式、DOI编号、许可协议、使用权限、是否允许再分发或商业使用等信息,源站未提供。使用者在引用或使用前应查阅来源站点的正式说明。
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://doi.org/10.7910/DVN/4SBXNL
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 1.28 GB。
数据说明
Raw data of manuscript and supplementary materials
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