基因表达数据机器学习分类20240828数据集-parkseunggyu

数据来源：互联网公开数据

标签：基因表达，数据集，机器学习，分类，生物信息学，数据分析，基因组学，医学研究

数据概述：该数据集来自GSE211692，记录了多种癌症类型的基因表达数据，适用于机器学习分类研究。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。地理范围：数据涵盖了全球多个研究机构的样本。数据维度：数据集包括基因表达量、样本信息（如样本编号、癌症类型、组织来源）、临床信息（如年龄、性别、生存状态）等。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。来源信息：数据来源于Gene Expression Omnibus (GEO)数据库，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于生物信息学、医学研究、机器学习及数据分析等领域，特别是在癌症分类、基因表达模式识别等技术任务中具有重要应用价值。

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：适用于癌症基因表达模式识别、生物标志物发现等研究，如不同癌症类型的区分、基因表达与临床特征的关系研究等。行业应用：可以为生物医药公司提供数据支持，特别是在新药开发、生物标志物发现和个性化医疗等方面。决策支持：支持癌症治疗方案的制定和优化，帮助医疗领域制定更好的诊疗策略。教育和培训：作为生物信息学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解基因表达数据分析和分类技术。

此数据集特别适合用于探索癌症基因表达的规律与趋势，帮助用户实现癌症分类、生物标志物发现等目标，促进癌症研究和个性化医疗的发展。