基因表达谱肺癌诊断数据集GeneExpressionProfileLungCancerDiagnosisDataset-rubaishaahmed

数据来源：互联网公开数据

标签：基因表达, 肺癌, 诊断, 机器学习, 生物信息学, 肿瘤学, 基因组学, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自GEO数据库的基因表达谱数据，记录了与肺癌诊断相关的基因表达信息。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为特定时间点或时间窗口的基因表达谱数据。地理范围：数据来源可能涵盖多个研究机构或医疗中心，未限定具体地理位置。数据维度：数据集包含三个CSV文件：test.csv、counts_validation.csv和meta_valid.csv。其中，test.csv和counts_validation.csv包含了多个样本的基因表达量数据，每列代表一个样本，每行代表一个基因；meta_valid.csv包含了样本的元数据，例如样本的病理状态（Lesion status）。数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据处理和分析。基因表达量数据为数值型，样本ID和基因ID为字符串型。来源信息：数据来源于GEO数据库，经过整理和预处理，去除了冗余信息和异常值。该数据集适合用于肺癌诊断模型的构建、基因表达与疾病相关性分析以及生物标志物的发现。

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：适用于肿瘤学、生物信息学和基因组学领域的学术研究，如肺癌诊断、预后预测、生物标志物发现等。行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病诊断、个性化医疗、药物研发等领域。决策支持：支持临床医生进行肺癌的早期诊断和治疗方案的制定，辅助医疗机构优化资源分配。教育和培训：作为生物信息学、数据科学和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习基因表达数据分析和疾病预测模型构建。此数据集特别适合用于探索基因表达谱与肺癌病理状态之间的关系，帮助用户开发精准的诊断模型，提高肺癌的早期诊断准确率，从而改善患者的生存率。