肿瘤患者多组学数据分析数据集OncologyMulti-omicsDataAnalysis-abjresunet
数据来源：互联网公开数据
标签：肿瘤学，多组学，基因组学，临床数据，生存分析，数据整合，机器学习，生物信息学
数据概述：
该数据集包含来自肿瘤患者的多组学数据，整合了基因表达、甲基化、miRNA表达、拷贝数变异、RPPA蛋白表达、Oncosign评分、COC评分以及临床信息，旨在用于肿瘤生物学研究和预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态多组学数据。
地理范围：数据来源未明确，但可能来源于多个癌症研究机构的公开数据。
数据维度：数据集包含多个组学层面数据，包括RNA测序聚类、甲基化聚类、miRNA聚类、拷贝数变异聚类、RPPA聚类、Oncosign聚类、COC聚类等，以及患者的病理类型、肿瘤分级、肿瘤位置、性别、年龄、种族、民族和生存状态等临床信息。
数据格式：CSV格式，文件名可能包含Experiment_2/datacsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过了整合和预处理。
该数据集适合用于肿瘤生物学研究、多组学数据分析和临床预测模型构建。
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、生物信息学和计算生物学领域的学术研究，例如基因表达与临床特征关联分析、多组学数据整合、生存分析等。
行业应用：可以为制药公司、生物技术公司和医疗机构提供数据支持，特别是在肿瘤诊断、预后预测、个性化治疗方案设计等方面。
决策支持：支持临床医生和研究人员进行肿瘤风险评估、治疗方案选择和药物研发。
教育和培训：作为生物信息学、数据科学和医学相关专业的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤生物学和多组学数据分析。
此数据集特别适合用于探索肿瘤发生发展机制、预测患者生存情况、评估治疗效果，并为临床决策提供数据支持。
