阿尔茨海默病基因表达与表观遗传学分析数据集Alzheimer-sDiseaseGeneExpressionandEpigeneticsAnalysisDataset-abbiirr
数据来源：互联网公开数据
标签：阿尔茨海默病, 基因表达, 表观遗传学, 甲基化, miRNA, 机器学习, 生物信息学, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自ROSMAP研究项目的数据，记录了与阿尔茨海默病相关的基因表达、表观遗传学特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，推测为ROSMAP研究项目周期内产生的数据。
地理范围：数据来源于ROSMAP研究项目，可能涉及特定人群或研究中心。
数据维度：数据集包含多种类型的基因组学数据，包括：
3_featcsv: 特征数据，包含hsa-let-7b等miRNA相关的表达信息。
2_featcsv: 特征数据，包含cg00095526等DNA甲基化位点的信息。
2_tecsv: 测试集数据，包含与疾病相关的数值特征。
2_trcsv: 训练集数据，包含与疾病相关的数值特征。
labels_tecsv: 测试集标签数据，用于模型评估。
labels_trcsv: 训练集标签数据，用于模型训练。
数据格式：主要为CSV格式，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于ROSMAP研究项目，该项目致力于研究衰老和神经退行性疾病。
该数据集适合用于阿尔茨海默病相关的基因表达和表观遗传学研究，以及疾病预测模型的构建。
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：适用于阿尔茨海默病发病机制研究，基因表达与表观遗传学相互作用分析，以及疾病风险因素探索。
行业应用：可用于生物制药公司进行靶点发现、药物研发，以及诊断试剂开发。
决策支持：支持医疗机构进行疾病风险评估，辅助临床诊断和个性化治疗方案制定。
教育和培训：作为生物信息学、基因组学、医学等相关专业课程的教学案例，帮助学生深入理解阿尔茨海默病相关的分子机制。
此数据集特别适合用于探索基因表达和表观遗传学特征与阿尔茨海默病之间的关联，以及构建疾病预测模型，从而提升对阿尔茨海默病的认知水平，并促进相关诊断和治疗方案的改进。
