肿瘤患者生存分析临床数据集CancerPatientSurvivalAnalysisClinicalDataset-hmayozr
数据来源：互联网公开数据
标签：肿瘤学, 生存分析, 临床数据, 基因表达, 预后预测, 肿瘤分型, 临床研究, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自肿瘤患者的临床和基因表达数据，用于肿瘤患者生存分析研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，可视为一份静态的临床与生物学特征数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但包含患者的性别、种族、肿瘤类型等信息。
数据维度：数据集包含多个文件，主要数据项包括：
生存结局文件（sc1_Phase1_GE_Outcome - sc1_Phase1_GE_Outcome.csv）：包含患者ID（PATIENTID）和生存状态（SURVIVAL_STATUS，1代表生存，0代表死亡）。
表型文件（sc1_Phase1_GE_Phenotype - sc1_Phase1_GE_Phenotype.csv）：包含患者ID（PATIENTID）、性别（SEX）、种族（RACE）、WHO分级（WHO_GRADING）和肿瘤类型（CANCER_TYPE）等临床特征。
基因表达特征矩阵文件（sc1_Phase1_GE_FeatureMatrix (1).tsv）：包含基因表达数据，用于基因表达水平分析。
数据格式：数据以CSV和TSV格式提供，方便数据处理和分析。数据来源于公共数据库或临床研究，已进行去识别化处理。
该数据集适合用于肿瘤预后预测、生存分析和生物标志物发现等研究。
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：适用于肿瘤学研究，例如肿瘤患者的生存分析、预后因素分析、生物标志物发现等。
行业应用：可以为制药公司和医疗机构提供数据支持，用于药物研发、临床试验设计、个体化治疗方案制定等。
决策支持：支持肿瘤疾病的风险评估和治疗方案优化。
教育和培训：作为生物信息学、临床医学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤学研究。
此数据集特别适合用于探索影响肿瘤患者生存期的因素，构建预测模型，并为临床决策提供参考。
