TCL38_PSet_Based_T细胞淋巴瘤白血病多组学原始数据
该数据集包含T细胞淋巴瘤和白血病（TCL）主要亚型细胞系的标准化多组学原始数据，涵盖遗传、分子及表观遗传等多模态信息，并附有注释和药物反应评估，主要用于研究TCL的分子多样性、疾病机制以及药物敏感性，支持癌症基因组学、精准医疗和药物开发等领域的研究。
基本信息
资源简介
TCL38_PSet_Based_T细胞淋巴瘤白血病多组学原始数据
【数据内容】
源站原始描述：数据集概述 本数据集由Aittokallio Lab生成，包含T细胞淋巴瘤和白血病（TCL）主要临床亚型细胞系的标准化遗传、分子及表观遗传数据，辅以全面注释与药物反应评估，可用于研究TCL的分子和表型多样性，共含8个文件。 文件详解 文件名称：sample-metadata.xlsx，文件格式：XLSX，字段映射介绍：包含样本元数据，具体字段未提供
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：Dataset overview: This dataset was generated by Aittokallio Lab and contains standardized genetic, molecular, and epigenetic data for cell lines representing the major clinical subtypes of T-cell lymphoma and leukemia (TCL), supplemented by comprehensive annotations and drug response assessments. It can be used to study the molecular and phenotypic diversity of TCL and consists of 8 files in total. Detailed file descriptions: File name: sample-metadata.xlsx; file format: XLSX; field mapping description: contains sample metadata; specific fields are not provided...
【获取与许可】
源站页面：https://haidatas.com/dataset/tcl38_pset_based_txibaolinbaliubaixuebingd_dd9c28d4
下载信息
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需登录公开下载
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暂未开放有偿下载
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://haidatas.com/dataset/tcl38_pset_based_txibaolinbaliubaixuebingd_dd9c28d4
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
该数据集由Aittokallio实验室生成，包含T细胞淋巴瘤和白血病（TCL）主要临床亚型细胞系的标准化多组学数据，涵盖遗传、分子及表观遗传层面，并提供了全面的注释信息与药物反应评估。数据来源于实验室构建的细胞系模型，可用于研究TCL的分子和表型多样性、疾病机制探索以及药物敏感性分析。主要研究方向包括癌症基因组学、精准医疗和药物开发。
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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