肿瘤免疫特征分析数据集TumorImmuneFeatureAnalysis-kolosovanatoliy
数据来源：互联网公开数据
标签：肿瘤免疫, 细胞因子, 基因表达, 机器学习, 免疫细胞, 蛋白质组学, 生物信息学, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自公开数据库的肿瘤免疫相关特征数据，旨在用于深入研究肿瘤微环境中的免疫反应。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的生物学特征数据集。
地理范围：数据来源未明确限定，推测为通用肿瘤免疫研究相关数据。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，包含基因表达、细胞表面蛋白表达等多种生物学特征。主要数据项包括：Feature（特征名称，如基因或蛋白）、target（靶标，可能指细胞类型或状态）、Importance（特征重要性，可能指在特定分析中的权重）、gene_id（基因ID）以及多种CD分子（细胞分化抗原）的表达水平。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个文件，例如CSVfeatures_04.10.csv, SilogramFI1_CD_to_cols.csv, SilogramFI2_CD_to_cols.csv等，便于进行数据分析和统计建模。数据已进行标准化处理，方便进一步的分析。
来源信息：数据来源于公开的生物学数据库和研究项目，具体来源信息未在文件名中明确。
该数据集适合用于肿瘤免疫学、生物信息学、数据挖掘等领域的研究。
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：适用于肿瘤免疫微环境的深入研究，包括免疫细胞的表型分析、基因表达调控机制探索、免疫治疗靶点筛选等。
行业应用：可为肿瘤免疫治疗药物研发提供数据支持，例如预测药物疗效、识别潜在的生物标志物等。
决策支持：支持临床医生进行个体化肿瘤治疗方案的制定，提高治疗效果和患者生存率。
教育和培训：可作为生物信息学、免疫学等相关课程的案例分析数据，帮助学生和研究人员理解肿瘤免疫学的复杂性。
此数据集特别适合用于探索肿瘤微环境中免疫细胞的异质性和相互作用，并识别与肿瘤发生、发展相关的关键生物标志物，从而促进肿瘤免疫治疗的发展。
