摘要：该数据集来源于针对SK-N-SH神经母细胞瘤细胞开展的大规模化学扰动实验，使用114,400种结构多样的化合物处理超过2500万个细胞，并通过高内涵成像量化F-肌动蛋白与细胞形态特征。
数据集概述
该数据集来源于针对SK-N-SH神经母细胞瘤细胞开展的大规模化学扰动实验，使用114,400种结构多样的化合物处理超过2500万个细胞，并通过高内涵成像量化F-肌动蛋白与细胞形态特征。研究发现约25种反复出现的肌动蛋白表型，并筛选出2003种能够诱导肌动蛋白相关表型的未知化合物。
数据结构与关键特征
原始定量文件包含124,767条观测和81列，其中前6列为实验条件、孔板、孔位、日期及对照类型等元数据，其余列为74项细胞骨架和细胞形态图像特征。标准化文件保留124,546条有效观测，并增加74项基于中位数和中位数绝对偏差计算的稳健Z标准化特征；后续文件提供PCA特征、t-SNE二维坐标、OPTICS聚类结果以及移除非聚类样本后的123,108条观测，同时包含药物处理过程中表型轨迹及异常值分析数据。
应用价值与研究方向
该数据集可用于肌动蛋白细胞骨架表型分类、化合物作用机制分析、药物筛选、细胞形态定量和表型诱导剂发现，也适合研究PCA、t-SNE、UMAP和OPTICS等降维聚类方法。基于动态处理数据还可分析不同化合物引发的细胞反应如何随时间收敛，并支持表型机器学习、异常检测、药物重定位及细胞生物学机制研究。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
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作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-667
文件大小：520M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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