膀胱癌细胞系外显子组测序
尿路上皮癌细胞系的分子分析用于建模肿瘤生物学和药物反应 ##补充文件 ###Michael L. Nickerson^1$$$$^, Nicolle Witte^2$$$$^, Kate M. Im^3^, Sevilay Turan^1^, Charles Owens^5^, Kevin Misn
基本信息
资源简介
膀胱癌细胞系外显子组测序
尿路上皮癌细胞系的分子分析用于建模肿瘤生物学和药物反应 ##补充文件 ###Michael L. Nickerson^1$$$$^, Nicolle Witte^2$$$$^, Kate M. Im^3^, Sevilay Turan^1^, Charles Owens^5^, Kevin Misn
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：尿路上皮癌细胞系的分子分析用于建模肿瘤生物学和药物反应 ##补充文件 ###Michael L. Nickerson^1$$$$^, Nicolle Witte^2$$$$^, Kate M. Im^3^, Sevilay Turan^1^, Charles Owens^5^, Kevin Misner^1^, Shirley X. Tsang^6^, Zhiming Cai^7^, Song Wu^7^, Michael Dean^1^, James C. Costello^2,4,8^ 和 Dan Theodorescu^4,5,8^ ^1^癌症与炎症项目，美国国家癌症研究所，美国国立卫生研究院，马里兰州弗雷德里克，21702 美国 ^2^计算生物科学项目，科罗拉多大学，科罗拉多州奥罗拉，80045 美国 ^3^基因组数据科学有限责任公司，马里兰州埃利科特城，21043，美国 ^4^药理学系，科罗拉多大学，科罗拉多州奥罗拉，80045 美国 ^5^外科系（泌尿外科），科罗拉多大学，科罗拉多州奥罗拉，80045 美国 ^6^深圳华大基因研究院，中国深圳 ^7^深圳市第二人民医院，中国深圳
【主题与分类】
主题标签：膀胱癌、尿路上皮癌、细胞系、外显子组测序、肿瘤生物学、药物反应。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://synapse.org/Synapse:syn4970200
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://synapse.org/Synapse:syn4970200
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
Molecular analysis of urothelial cancer cell lines for modeling tumor biology and drug response ##Supplemental Files ###Michael L. Nickerson^1$$()$$^, Nicolle Witte^2$$()$$^, Kate M. Im^3^, Sevilay Turan^1^, Charles Owens^5^, Kevin Misner^1^, Shirley X. Tsang^6^, Zhiming Cai^7^, Song Wu^7^, Michael Dean^1^, James C. Costello^2,4,8^ and Dan Theodorescu^4,5,8^ ^1^Cancer and Inflammation Program, National Cancer Institute, National Institutes of Health, Frederick, Maryland, 21702 USA ^2^Computational Bioscience Program, University of Colorado, Aurora, Colorado, 80045 USA ^3^Data Science for Genomics, LLC, Ellicott City, MD 21043, USA ^4^Department of Pharmacology, University of Colorado, Aurora, Colorado, 80045 USA ^5^Department of Surgery (Urology), University of Colorado, Aurora, Colorado, 80045 USA ^6^BGI-Shenzhen, Shenzhen, China ^7^Shenzhen Second People’s Hospital, Shenzhen, China ^8^University of Colorado Comprehensive Cancer Center, Aurora, Colorado, 80045 USA $$(*)$$ These authors contributed equally to this work Corresponding authors: James Costello - james [dot] costello [at] ucdenver [dot] edu, Dan Theodorescu - dan [dot] theodorescu [at] ucdenver [dot] edu ###bam and Variant Files Next-gen sequencing was used to generate 100 bp, paired-end reads using a HiSeq 2000 platform (Illumina, San Diego, CA) and was analyzed using the Genome Analyzer Pipeline, v. 1.3 with standard parameters. Base calls produced by Illumina base calling software 1.7 were aligned to the human genome (hg19) reference sequence using BWA, and duplicate reads were removed by SAMtools. SOAPsnp and SAMtools were used to identify single nucleotide polymorphisms (SNPs) and short insertions/deletions (indels), respectively, and variants were annotated using ANNOVAR. [bam file directory](http://bio
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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