囊性纤维化患者肠道类器官对Elexacaftor/Tezacaftor/Ivacaftor反应的数据与统计分析
该数据集来自囊性纤维化患者肠道类器官对Elexacaftor/Tezacaftor/Ivacaftor反应的研究，包含复现论文全部统计分析和图表所需的数据与代码
基本信息
资源简介
囊性纤维化患者肠道类器官对Elexacaftor/Tezacaftor/Ivacaftor反应的数据与统计分析
Data and statistical analysis for: Response to Elexacaftor/Tezacaftor/Ivacaftor in intestinal organoids derived from patients with cystic fibrosis
该数据集来自囊性纤维化患者肠道类器官对Elexacaftor/Tezacaftor/Ivacaftor反应的研究，包含复现论文全部统计分析和图表所需的数据与代码。数据以area_data.csv存储，记录孔板ID、测量时间、类器官面积、匿名患者ID、实验日期、原始文件名、板布局变体、技术重复ID及主要条件（TEZ/IVA、ELX/TEZ/IVA、FskOnly对照）。可用于分析不同药物组合下类器官面积随时间的变化，支持统计建模与结果复现（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2021。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：用于复现手稿“Response to Elexacaftor/Tezacaftor/Ivacaftor in intestinal organoids derived from patients with cystic fibrosis”中所有统计分析和图表的数据与代码。数据集存储在文件area_data.csv中，各列含义如下：well 测量所在孔板内的孔ID；time 从测量开始的时间；area 类器官面积；patient 患者的匿名ID；date 实验执行日期（日期和患者ID共同标识板）；filename 该板在原始数据（未发布）中存储的文件名（唯一标识一块板）；mix 标识所使用的两种板布局变体之一；replicate 技术重复ID（同一板上每个条件做两个技术重复）；type 主要条件——为“TEZ/IVA”、“ELX/TEZ/IVA”、“FskOnly”（对照，仅forskolin）之一
【主题与分类】
主题标签：cystic fibrosis、tezacaftor、elexacaftor、ivacaftor、organoids。本站分类：呼吸道疾病/囊性纤维化。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/record/4771466
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.4771466
标准获取流程：
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- 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:
数据集大小约 155.1 KB。
数据说明
重现手稿“囊性纤维化患者肠道类器官对Elexacaftor/Tezacaftor/Ivacaftor的响应”中所有统计分析和图表的数据与代码。数据集存储于文件area_data.csv中，各列含义如下：well 测量时孔板上的孔ID；time 自测量开始的时间；area 类器官的面积；patient 患者的匿名ID；date 实验进行的日期（日期与患者ID共同标识孔板）；filename 原始数据中存储此孔板的文件名（未公开），唯一标识一个孔板；mix 标识所用两种孔板布局变体之一；replicate 技术重复的ID（同一孔板上每种条件进行了两次技术重复）；type 主要条件——取值为“TEZ/IVA”、“ELX/TEZ/IVA”、“FskOnly”（对照，仅含福司柯林）之一；fsk_concentration 福司柯林浓度（μM）。文件“organoids.Rmd”重现了分析过程，其他文件为支持主分析运行所需。分析使用R markdown编写。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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