基于基因表达和网络挖掘的协同作用（SynGeNet）方法预测黑色素瘤中的基因型特异性协同药物组合
基于 SynGeNet 方法预测黑色素瘤协同药物组合，提供 BRAF 突变 A375 细胞在 DMSO、vemurafenib、tretinoin 及联合处理下的 RNAseq 基因表达数据。
基本信息
资源简介
基于基因表达和网络挖掘的协同作用（SynGeNet）方法预测黑色素瘤中的基因型特异性协同药物组合
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Synergy from Gene Expression and Network Mining (SynGeNet) method predicts genotype-specific synergistic drug combinations in melanoma》。源站首次发布：Jan 26 201。
【数据内容】
源站原始描述：Using our computational method SynGeNet to evaluate genomic and transcriptomic data characterizing four major genomic subtypes of melanoma, we selected the top ranked drug combination for BRAF-mutation melanoma for subsequent validaiton. Here we present drug-induced gene expression data from the BRAF-mutant A375 melanoma cell line in response to four treatment conditions: vehicle control (DMSO), vemurafenib alone, tretinoin (ATRA) alone and vemurafenib+tretinoin combination
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个。
【主题与分类】
主题标签：GPL20301、9606。
【获取与许可】
源站页面：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE109731
【使用注意】
· 源站最后修改于 Mar 21 201，引用时请注意版本时效。
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