数据集概述
本数据集是AutoNetCan自动化网络服务器的案例研究数据，包含生物分子节点获取、富集分析、网络构建、逻辑规则、网络指标及多癌种（如乳腺、肺、卵巢等）的临床与实验数据，为转化癌症系统生物学研究提供支持。
文件详解
该数据集由多个目录和文件组成，具体说明如下：
- 核心数据文件（CSV格式为主）：
- pathway_information.csv：分布于各Node Enrichment目录下，记录基因富集分析的通路信息
- Cytoscape.csv：位于Logical Rules目录，包含节点间相互作用数据，字段有Source Node、Target Node、Interaction Type等
- Global_Metrics.csv：位于Network Metrics目录，记录网络全局指标，字段包括num_nodes、num_edges、density等
- 文档说明文件（TXT格式）：
- readme.txt：分布于Clinical Trials、Experimental Therapies等目录，提供数据说明
- TISON_Rules.txt：位于Logical Rules目录，记录基因逻辑规则表达式
- 对比分析文件（XLSX格式）：
- Comparison_of_Nodes_Breast_Cancer.xlsx：位于Case Study Comparison目录，对比乳腺癌节点数据
- Comparison_of_Edges_Breast_Cancer.xlsx：位于Case Study Comparison目录，对比乳腺癌边数据
适用场景
- 癌症系统生物学研究：分析不同癌种（乳腺、肺、卵巢等）的生物分子网络特征
- 基因富集分析：探究差异表达基因、突变频率基因在通路中的富集情况
- 临床转化研究：关联生物分子网络与临床实验、FDA批准药物数据
- 网络生物学分析：计算和比较生物分子网络的拓扑结构与全局指标
- 逻辑规则挖掘：基于基因互作数据构建和验证癌症相关的逻辑规则模型
