人肉瘤细胞系microRNA表达谱(约68株,NCI分子药理学分支)
该数据集来自NCBI GEO,收录约68株人肉瘤细胞系及5株正常对照细胞的microRNA表达谱,并关联已完成药物敏感性测试与基因表达谱

基本信息
资源简介
人肉瘤细胞系microRNA表达谱(约68株,NCI分子药理学分支)
microRNA expression profiling of human sarcoma cell lines (~68) in the Molecular Pharmacology Branch, DTP, DCTD NCI collection of human cell lines
该数据集来自NCBI GEO,收录约68株人肉瘤细胞系及5株正常对照细胞的microRNA表达谱,并关联已完成药物敏感性测试与基因表达谱。肉瘤源于间充质细胞、治疗进展有限,将药物敏感性与转录及microRNA谱结合,可用于探索新的治疗范式与潜在生物标志物。原始RCC文件经GEO网站提供,数据与检索工具将通过NCI Developmental Therapeutics Program公开(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 02 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):已完成约68株源自人肉瘤的细胞系和5株正常对应细胞的表征,包括药物敏感性测试、基因表达谱分析和microRNA表达谱分析。用于检索这些数据的数据和工具将通过NCI Developmental Therapeutics Program公开提供。原始数据(RCC文件)通过GEO网站提供。肉瘤代表多种起源于间充质来源细胞的癌症,过去十年治疗进展有限。药物敏感性数据结合一组肉瘤细胞系的转录和microRNA谱,可能有助于定义新的治疗范式。
【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:Non-coding RNA profiling by array、GPL20275、9606。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE69470
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 11 201,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=GSE69470
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
已完成对约68株源自人肉瘤的细胞系及5株正常对应细胞的表征,包括药物敏感性检测、基因表达谱和microRNA表达谱分析。用于检索这些数据的数据和工具将通过NCI发展治疗计划公开提供。原始数据(RCC文件)可通过GEO网站获取。肉瘤代表了一类起源于间充质来源细胞的多种癌症,在过去十年中治疗进展有限。药物敏感性数据结合一组肉瘤细胞系的转录和microRNA谱,可能有助于定义新的治疗范式。
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。




