药物处理下的基因表达差异分析数据集_Drug_Treatment_Gene_Expression_Differential_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：基因表达, 药物处理, 差异表达, 单细胞测序, 细胞类型, 基因组学, 生物信息学, 机器学习
数据概述：
该数据集包含药物处理后的基因表达差异分析结果，主要用于研究药物对不同细胞类型的基因表达影响。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一次实验或研究的快照。
地理范围：数据未限定地理范围，数据来源于细胞培养实验。
数据维度：数据集包含多个关键维度，包括：
gene：基因名称。
logFC：对数倍数变化，表示基因表达的变化程度。
AveExpr：平均表达水平。
t：t统计量。
P.Value：p值，表示统计显著性。
adj.P.Val：校正后的p值，用于多重比较校正。
B：B统计量。
Rpert：重复实验指标。
sm_name：药物名称。
sm_lincs_id：药物的LINCS ID。
SMILES：药物的SMILES结构式。
dose_uM：药物浓度（微摩尔）。
timepoint_hr：处理时间（小时）。
cell_type：细胞类型。
sign_log10_pval：显著性指标。
is_de：是否差异表达。
is_de_adj：校正后是否差异表达。
数据格式：数据集包含CSV、Parquet和H5AD三种格式。其中，de_df.csv文件以CSV格式提供，记录了差异表达分析的结果，lincs_id_compound_mapping.parquet文件以Parquet格式存储，train_or_control_bulk_by_cell_type_adata.h5ad文件以H5AD格式存储，用于单细胞数据。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于药物基因组学、细胞生物学和生物信息学等领域的研究，如药物作用机制研究、基因功能分析、细胞信号通路分析等。
行业应用：可以为药物研发、靶点发现和个性化医疗提供数据支持，尤其在药物筛选、疗效预测和药物组合优化方面。
决策支持：支持药物研发项目的决策制定，帮助研究人员了解药物对基因表达的影响，并预测药物的潜在疗效。
教育和培训：作为生物信息学、基因组学和药物研发等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解基因表达调控和药物作用机制。
此数据集特别适合用于探索药物处理对基因表达的影响，分析不同细胞类型对药物的响应差异，以及构建预测药物疗效的模型，从而加速药物研发进程。
