乳腺癌基因组及临床特征数据集BreastCancerGenomicandClinicalFeaturesDataset-sabrinaag
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 基因突变, 临床数据, 预后分析, 生存分析, 肿瘤学, 基因组学, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自METABRIC研究的乳腺癌患者的基因组突变信息及临床特征，记录了患者的诊断、治疗和生存信息，可用于深入研究乳腺癌的分子机制与临床预后。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但反映了METABRIC研究的临床数据。
地理范围：数据来源于METABRIC研究，具体患者来源地未在数据集中明确说明。
数据维度：数据集包括患者ID、年龄、手术类型、癌症类型、肿瘤分级、化疗情况、PAM50分型、ER状态、HER2状态、激素治疗、绝经状态、整合簇、肿瘤侧别、淋巴结阳性数量、突变计数、Nottingham预后指数、生存时间（月）、总生存状态、PR状态、放疗情况、3基因分类亚型、肿瘤大小、肿瘤分期、癌症死亡情况以及多个基因（BRCA1, BRCA2, PALB2, PTEN, TP53, ATM, CDH1, CHEK2, NBN, NF1, STK11, BARD1, MLH1, MSH2, MSH6, PMS2, EPCAM, RAD51C, RAD51D）的突变信息。
数据格式：CSV格式，文件名为METABRIC_RNA_Mutation.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于METABRIC研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌相关的基因组学、临床研究，以及预后预测模型构建。
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：适用于肿瘤学、基因组学等领域的研究，例如基因突变与预后关系分析、分子分型与临床结局关联研究。
行业应用：可为肿瘤药物研发、个性化治疗方案制定提供数据支持，尤其在预测患者生存期、评估治疗效果方面。
决策支持：支持临床医生进行风险评估，辅助制定个体化治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学等相关专业的教学材料，帮助学生和研究人员理解乳腺癌的复杂性。
此数据集特别适合用于探索基因突变与临床特征对乳腺癌患者生存期的影响，帮助用户实现精准医疗的目标。
