乳腺癌基因表达与临床分型预测数据集BreastCancerGeneExpressionandClinicalSubtypingPredictionDataset-maigari
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 基因表达, 临床分型, 预测模型, 机器学习, 基因组学, 数据分析, 肿瘤学
数据概述：
该数据集包含乳腺癌患者的基因表达数据及对应的临床分型信息，旨在用于乳腺癌的诊断、预后及治疗方案的个性化分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为特定时间点的基因表达谱及临床状态快照。
地理范围：数据来源未明确，但基因表达数据具有普遍适用性，可用于不同地域的乳腺癌研究。
数据维度：数据集由多个CSV文件组成，包括训练集、验证集和测试集，以及对应的标签文件。主要包含两种类型数据：
基因表达数据：记录了数百个基因的表达水平，每个基因对应一个“_EXPR”后缀的字段，代表该基因的表达量。
临床分型标签：包括ER状态（雌激素受体状态）、HER2状态（人表皮生长因子受体2状态）、PAM50亚型、PAM50单管腔亚型、BasalNonBasal（基底细胞样与非基底细胞样）以及Luminal（腔面）等多种临床分型指标。
数据格式：CSV格式，方便数据导入、处理和分析。数据文件分别命名为training_data.csv、training_data_label.csv、validation_data.csv、validation_data_label.csv、testing_data.csv和testing_data_label.csv，其中“data”文件包含基因表达数据，“label”文件包含对应的临床分型信息。
来源信息：数据来源于公开的基因表达数据库和临床研究，已进行标准化和预处理，以确保数据的质量和一致性。
该数据集适合用于乳腺癌的分子分型研究、预测模型的构建和临床决策支持系统的开发。
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：适用于肿瘤基因组学、生物信息学、临床医学等领域的学术研究，例如探索基因表达与乳腺癌亚型之间的关联，开发新的诊断和预后生物标志物。
行业应用：可为生物医药公司、医疗机构提供数据支持，用于开发乳腺癌诊断试剂、个性化治疗方案、以及药物靶点发现。
决策支持：支持临床医生进行乳腺癌患者的风险评估、治疗方案选择和预后预测，从而提高治疗效果和患者生存率。
教育和培训：作为生物信息学、医学和数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习数据分析、机器学习和生物统计学方法，并深入理解乳腺癌的分子机制。
此数据集特别适合用于构建和评估乳腺癌临床分型的预测模型，例如基于基因表达谱的分类模型，以辅助临床决策和提高治疗效果。
