化疗敏感小细胞肺癌细胞系H82和DMS114及其耐药对应株高通量测序
该数据集来自NCBI,包含小细胞肺癌细胞系H82、DMS114及其顺铂诱导耐药株H82DDP、DMS114DDP的总RNA测序数据,用于转录组或基因表达分析

基本信息
资源简介
化疗敏感小细胞肺癌细胞系H82和DMS114及其耐药对应株高通量测序
PRJNA1378256 数据集来自 NCBI,聚焦小细胞肺癌化疗耐药机制研究。该数据集包含小细胞肺癌细胞系 H82、DMS114 及其顺铂诱导耐药株 H82DDP、DMS114DDP 的总 RNA 测序数据,属于转录组或基因表达分析范畴。小细胞肺癌是肺癌中侵袭性最强的亚型,患者初期对顺铂联合依托泊苷的一线化疗敏感,但耐药容易发生并迅速导致肿瘤进展,因此阐明化疗耐药机制及逆转策略是改善预后的关键。该数据集通过比较亲本细胞系与耐药细胞系的基因表达差异,为识别与化疗耐药相关的基因提供数据基础,可供肿瘤学与肺癌研究领域的研究者使用。
【数据集背景】
小细胞肺癌(SCLC)是肺癌中侵袭性最强的亚型。尽管多数患者最初对顺铂联合依托泊苷的一线化疗方案敏感,但化疗耐药容易发生,并迅速导致肿瘤进展。因此,理解化疗耐药的机制以及如何逆转耐药,是改善小细胞肺癌患者预后的关键。该数据集正是围绕这一临床问题构建,采用亲本小细胞肺癌细胞系 H82 和 DMS114,以及它们对应的顺铂诱导耐药株 H82DDP 和 DMS114DDP,来探索小细胞肺癌的化疗耐药机制。
【数据内容】
该数据集的主题标签为“Transcriptome or Gene expression”,即转录组或基因表达。数据内容为从四种小细胞肺癌细胞系——H82、H82DDP、DMS114 和 DMS114DDP——中分离总 RNA 后构建文库并进行测序所获得的数据。整体设计是在获得测序数据后进行差异表达分析,以识别与化疗耐药相关的基因。数据集名称中明确标注为“高通量测序”,对象为化疗敏感的小细胞肺癌细胞系 H82 和 DMS114 及其对应的化疗耐药株。
【采集与来源】
该数据集来源于 NCBI(ncbi.nlm.nih.gov),数据集英文名称为“PRJNA1378256: High-throughput sequencing of chemosensitive small cell lung cancer cell lines H82 and DMS114, and their corresponding chemoresistant counterparts”。在本站分类中归属于“肿瘤 / 肺癌”。样本材料为小细胞肺癌细胞系 H82、H82DDP、DMS114 和 DMS114DDP,其中 H82DDP 与 DMS114DDP 分别为 H82 和 DMS114 经顺铂诱导产生的耐药株。测序对象为上述细胞系的总 RNA。
【适用场景】
该数据集适用于小细胞肺癌化疗耐药机制相关的转录组与基因表达研究。具体而言,可用于比较亲本敏感细胞系与顺铂诱导耐药细胞系之间的基因表达差异,识别与化疗耐药相关的基因,为理解小细胞肺癌顺铂耐药的分子机制以及探索逆转耐药的策略提供数据支持。其主题标签表明其用途集中在转录组或基因表达分析方向。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1378256
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:
数据说明
小细胞肺癌(SCLC)是肺癌中最具侵袭性的亚型。尽管大多数患者最初对顺铂联合依托泊苷的一线化疗敏感,但化疗耐药容易发生并迅速导致肿瘤进展。因此,了解化疗耐药的机制以及如何逆转耐药是改善SCLC患者预后的关键。研究采用亲本SCLC细胞系H82和DMS114及其相应的顺铂诱导耐药株(H82DDP和DMS114DDP)来探索SCLC的化疗耐药机制。总体设计:从SCLC细胞系H82、H82DDP、DMS114和DMS114DDP中分离总RNA以构建测序文库。随后进行差异表达分析以鉴定与化疗耐药相关的基因。
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
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