摘要：该数据集通过高内涵细胞成像研究化学扰动对F-肌动蛋白及细胞形态的影响，涵盖114,400种结构多样的化合物、超过2500万个SK-N-SH神经母细胞瘤细胞，并量化74项细胞骨架与形态特征。
数据集概述
该数据集通过高内涵细胞成像研究化学扰动对F-肌动蛋白及细胞形态的影响，涵盖114,400种结构多样的化合物、超过2500万个SK-N-SH神经母细胞瘤细胞，并量化74项细胞骨架与形态特征。降维和聚类分析表明，细胞响应主要集中于约25种重复出现的F-肌动蛋白表型，同时识别出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
数据集包含原始定量数据、标准化数据、t-SNE与聚类结果、PCA降维结果及动态药物处理轨迹等多个CSV文件。原始文件包含124,767条观测和81列，其中前6列为实验条件、日期、孔板、孔位及对照类型等元数据，其余列为图像分析特征；标准化版本加入按实验批次计算的稳健Z分数，t-SNE版本进一步提供二维坐标和1～25类表型簇标签，另有去除非聚类样本的数据及25维PCA特征。
应用价值与研究方向
该数据集适用于高内涵药物筛选、细胞表型分类、肌动蛋白调控机制研究、化合物作用机制推断以及表型药物发现。研究人员可开展特征选择、PCA、t-SNE、UMAP、OPTICS聚类和监督学习分析，研究不同化学机制如何产生相似表型，以及不同早期细胞反应如何随时间收敛至有限的细胞骨架状态。
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
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-648
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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