GSE314566:捕获大B细胞淋巴瘤临床与分子异质性的患者来源异种移植库

该数据集来自NCBI,标题为捕获大B细胞淋巴瘤临床与分子异质性的患者来源异种移植(PDX)库,包含1个文件GSE314566_series_matrix.txt.gz

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基因组分类GPL246769606
GSE314566: A patient derived xenograft repository capturing clinical and molecular heterogeneity of large B-cell lymphoma

基本信息

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基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GSE314566:捕获大B细胞淋巴瘤临床与分子异质性的患者来源异种移植库

A patient derived xenograft repository capturing clinical and molecular heterogeneity of large B-cell lymphoma

该数据集来自NCBI,标题为捕获大B细胞淋巴瘤临床与分子异质性的患者来源异种移植(PDX)库,包含1个文件GSE314566_series_matrix.txt.gz。源站描述指出,大B细胞淋巴瘤(LBCL)在临床和分子上具有多样性,治疗格局快速演变并带来CART19进展后等新临床需求;PDX模型是机制研究和临床前评价新疗法的重要工具。该库首批描述48个模型,涵盖LBCL的转录和遗传亚群,其中30个来自CART19进展后活检。数据可用于研究肿瘤内在耐药机制及新药临床前评估(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):大B细胞淋巴瘤(LBCL)是一组在临床和分子上具有多样性的恶性肿瘤,其治疗格局快速演变,带来了新的临床需求领域,例如CD19嵌合抗原受体T细胞(CART19)治疗后进展。患者来源异种移植(PDX)模型是机制研究和新型疗法临床前评估的重要工具,可从多种临床情境中生成,以捕获肿瘤内在耐药机制。因此,我们开展了全面工作,以生成涵盖LBCL分子格局并包含新药开发重要临床场景的PDX模型。在此,我们描述该公开可用库中的首批48个模型,捕获LBCL的转录和遗传亚群。这些模型还包括30个来自CART19进展后活检生成的模型,其rep

【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:GPL24676、9606。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE314566

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 06 202,引用时请注意版本时效。

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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

大B细胞淋巴瘤(LBCLs)是一组在临床和分子层面具有高度异质性的恶性肿瘤,其治疗格局正快速演变,并由此产生了新的临床需求领域,例如CD19嵌合抗原受体T细胞(CART19)治疗后进展。患者来源异种移植(PDX)模型是机制研究和新型疗法临床前评估的重要工具,可从多种临床情境中构建,以捕捉肿瘤内在的耐药机制。因此,我们开展了一项系统性工作,旨在构建涵盖LBCL分子图谱并纳入新药研发重要临床场景的PDX模型。本文描述了该公开可用资源库中的首批48个模型,涵盖了LBCL的转录和遗传亚群。这些模型还包括30个由CART治疗后进展活检样本构建的模型,其再现了由CD19突变或表达缺失驱动的进展模式,以及我们在体内验证的肿瘤细胞内在CART19耐药性。

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))

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