肺癌精准肿瘤学探针数据集
该数据集包含肺癌细胞系中20万化合物筛选和SW151511处理后基因表达微阵列数据，用于发现药物靶点和生物标志物。
基本信息
资源简介
肺癌精准肿瘤学探针数据集
【一句话概览】
本数据集是 NCBI 公开的组学数据集，收录 1 个文件，主题涵盖 Expression profiling by array、GPL10558、9606，可用于生物标志物发现与分子分型研究。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Precision oncology probe set for nomination of biomarker driven intervention opportunities in lung cancer》。源站首次发布：Oct 10 201。
【数据内容】
源站原始描述：Diversity in the genetic lesions that drive cancer initiation and progression is extreme. In consequence, a pressing challenge is the development of pharmaceuticals that selectively target disease mechanisms within the appropriate cancer patients. To help delineate the landscape of opportunities that can address this challenge, we have employed a chemistry-first discovery paradigm for de novo identification of druggable targets linked to robust patient selection hypotheses. To do this, a 200,000…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个。
【主题与分类】
主题标签：Expression profiling by array、GPL10558、9606。
【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.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE104757
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 25 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
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源站：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE104757
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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
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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))
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
