肿瘤蛋白质组学表达谱分析数据集CancerProteomicsExpressionProfileDataset-kunalsingh2904
数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质组学, 肿瘤, 癌症, 蛋白质表达, 临床数据, 组学分析, 生物标志物, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自CPTAC（Cancer Proteome Tumor Analysis Consortium，癌症蛋白质组肿瘤分析联盟）的蛋白质组学数据，记录了不同癌症样本中蛋白质的表达水平。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点下的蛋白质表达谱。
地理范围：数据来源于TCGA（The Cancer Genome Atlas，癌症基因组图谱）项目，涵盖多种癌症类型，样本来源可能涉及多个国家和地区。
数据维度：数据集包含RefSeq_accession_number（RefSeq 登录号）、gene_symbol（基因符号）、gene_name（基因名称）以及多个样本的蛋白质表达量，其中样本以TCGA编码命名。
数据格式：CSV格式，文件名为77_cancer_proteomes_CPTAC_itraq.csv，便于数据分析和生物信息学处理。
来源信息：数据来源于CPTAC项目，该项目致力于癌症蛋白质组学研究，旨在深入了解癌症的分子机制。
该数据集适合用于蛋白质组学研究、生物标志物发现、癌症分子分型和靶点识别等领域。
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：适用于肿瘤蛋白质组学、生物信息学、临床医学等领域的学术研究，如癌症分子机制研究、蛋白质相互作用网络分析等。
行业应用：可以为生物制药、精准医疗等行业提供数据支持，特别是在药物靶点发现、诊断标志物筛选、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持癌症研究领域的决策制定，如指导临床试验设计、优化治疗方案等。
教育和培训：作为生物信息学、蛋白质组学等相关课程的教学素材，帮助学生和研究人员理解蛋白质组学数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞内蛋白质表达与癌症发生、发展之间的关系，助力研究人员发现潜在的诊断和治疗靶点，并推动癌症精准医学的发展。
