功能精准医学识别髓母细胞瘤新治疗候选药物（甲基化数据集）-76034
30个样本的甲基化阵列数据，用于研究髓母细胞瘤并筛选精准治疗候选药物。
基本信息
资源简介
功能精准医学识别髓母细胞瘤新治疗候选药物（甲基化数据集）
【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 GPL13534、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《Functional precision medicine identifies new therapeutic candidates for medulloblastoma (methylation dataset)》。源站首次发布：May 28 202。
【数据内容】
源站原始描述：Medulloblastoma (MB) is among the most common malignant brain tumors in children. Recent studies have identified at least four subgroups of the disease that differ in terms of molecular characteristics and patient outcomes. Despite this heterogeneity, most MB patients receive similar therapies, including surgery, radiation and intensive chemotherapy. Although these treatments prolong survival, many patients still die from the disease, and survivors suffer severe long-term side effects from thera…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个。
【主题与分类】
主题标签：GPL13534、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=GSE151344
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 03 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE151344
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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。
- 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))
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