HMCL-CD33+外周血单个核细胞共培养物经伊贝度胺、美齐格度胺或泊马度胺处理的基因表达谱
该数据集为 GSE318128，来源于 ncbi.nlm.nih.gov，属于肿瘤 / 多发性骨髓瘤方向。可用于比较不同药物处理下 CD33+ 细胞与 HMCL 中免疫抑制及促炎相关基因表达变化，辅助多发性骨髓瘤微环境与药物机制研究（来源
基本信息
资源简介
HMCL-CD33+外周血单个核细胞共培养物经伊贝度胺、美齐格度胺或泊马度胺处理的基因表达谱
Gene expression profiling of HMCL–CD33+ PBMC co-cultures treated with iberdomide (IBER), mezigdomide (MEZI), or pomalidomide (POM)
该数据集为 GSE318128，来源于 ncbi.nlm.nih.gov，属于肿瘤 / 多发性骨髓瘤方向。数据为 HMCL–CD33+ PBMC 共培养后经 iberdomide（IBER）、mezigdomide（MEZI）或 pomalidomide（POM）处理的基因表达谱，采用表达谱芯片平台 GPL23159，物种为 9606。共 1 个文件，样例为 GSE318128_series_matrix.txt.gz，作者为 Yui、Niiyama-Uchibori，发布时间为 Jan 30 202。可用于比较不同药物处理下 CD33+ 细胞与 HMCL 中免疫抑制及促炎相关基因表达变化，辅助多发性骨髓瘤微环境与药物机制研究（来源。
【数据集背景】
源站首次发布：Jan 30 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：IBER 或 MEZI、POM 降低了 CD33+ 细胞中单核细胞髓源性抑制细胞（M-MDSCs）的关键诱导因子（巨噬细胞移动抑制因子（MIF）和白细胞介素-10（IL-10））的表达，并降低了 HMCL 中如 CCL5 等促炎基因的表达，同时抑制了产生 IL-10 的 HMCL 的 IL-10 分泌。
【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：Expression profiling by array、GPL23159、9606。本站分类：肿瘤/多发性骨髓瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE318128
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 28 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE318128
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
IBER或MEZI、POM降低了CD33+细胞中单核细胞髓源性抑制细胞（M-MDSCs）的关键诱导因子（巨噬细胞移动抑制因子（MIF）和白介素-10（IL-10））的表达，并减少了HMCLs中如CCL5等促炎基因的表达，同时抑制了产IL-10的HMCLs分泌IL-10。本数据集探讨了这些细胞因子诱导的分子变化，以及经IBER或MEZI、POM处理的HMCLs和CD33+细胞中共培养修饰基因集的改变。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
