前列腺癌循环肿瘤细胞(CTC)转录组数据集

该数据集收集了IV期转移性前列腺癌患者外周血中的循环肿瘤细胞(CTC),并进行了单细胞转录组测序,用于无创癌症监测研究。由Harvard Medical School提供,来自GEO,数据格式为表格,包含77条数据记录,适用于分类任务,许可证为Open Data Commons,专注于肿瘤领域的转移性(IV期)前列腺癌研究。

Harvard Medical SchoolHarvard Medical School
GEO
2018-06-22 更新
浏览 48
表格分类GPL162889606
RNA-Seq of Circulating Tumor Cells in Metastatic Prostate Cancer

基本信息

模态
表格
大小
4.1 GB
数据量
77
任务类型
分类
许可
Open Data Commons
创建/更新时间
2018-06-22

资源简介

前列腺癌循环肿瘤细胞(CTC)转录组数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《RNA-Seq of Single Prostate CTCs Implicates Non-Canonical Wnt Signaling in Antiandrogen Resistance》。源站首次发布:Apr 16 201。

【数据内容】

源站原始描述:Prostate cancer is initially responsive to androgen deprivation, but the effectiveness of androgen receptor (AR) inhibitors in recurrent disease is variable. Biopsy of bone metastases is challenging, hence sampling circulating tumor cells (CTCs) may reveal drug resistance mechanisms. We established single cell RNA-sequencing profiles of 77 intact CTCs isolated from 13 patients (mean 6 CTCs/patient) using microfluidic enrichment. Single CTCs from each individual display considerable heterogeneity…

【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 high throughput sequencing、GPL16288、9606。

【适用方向】

结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。

【获取与许可】

源站页面:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE67980

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 201,引用时请注意版本时效。

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源站:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE67980

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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。

数据集大小约 4.10 GB。

数据说明

该数据集收集了IV期转移性前列腺癌患者外周血中的循环肿瘤细胞(CTC),并进行了单细胞转录组测序,用于无创癌症监测研究。

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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