数据集概述
本数据集包含针对47种人骨髓瘤细胞系（HMCL）开展的大规模药物筛选结果，涵盖1912种小分子化合物在11个剂量下的测试数据。提供原始数据、处理后数据，以及药物和细胞系元数据、关键特征表征等支持信息，用于发现多发性骨髓瘤治疗药物及疗效相关生物标志物。
文件详解
- drugs/文件夹
- 内容：药物剂量反应曲线、细胞系×药物AC-50矩阵、药物元数据表
- manuscript/文件夹
- 内容：论文用图表、标准化细胞系元数据表（table1.tsv）
- mutations/文件夹
- 内容：细胞系突变预测数据（标识符与药物筛选数据匹配，来源Keats Lab）
- plates/文件夹
- 内容：不同处理阶段的药物筛选活力测量数据（raw.tsv、raw_filtered.tsv、normed.tsv、background_adjusted.tsv）、板级元数据（metadata.tsv）、背景板数据（background.tsv）、质量控制用板图像
- raw/文件夹
- 内容：药物筛选原始数据（含因质量问题被过滤的细胞系数据）
- datapackage.yml文件
- 格式：YML
- 内容：数据资源元数据，包括sha256校验和、可读描述、列类型等
数据来源
Zenodo平台（数据集）、GitHub仓库https://github.com/khughitt/hmcl-drug-screen-pipeline（处理代码）
适用场景
- 多发性骨髓瘤治疗药物研发: 筛选对骨髓瘤细胞系有效的小分子化合物，发现潜在治疗药物
- 药物反应生物标志物研究: 分析细胞系对药物反应差异的关联标志物
- 药物剂量反应分析: 基于AC-50矩阵和药物曲线研究化合物的量效关系
- 细胞系特征与药物敏感性关联分析: 结合细胞系突变数据、元数据探索敏感性差异机制
- 药物筛选数据标准化方法研究: 参考数据处理流程优化高通量药物筛选的数据分析方法
