白血病基因表达谱分析数据集LeukemiaGeneExpressionProfilingDataset-roniacharjee
数据来源：互联网公开数据
标签：基因表达, 白血病, 癌症, 机器学习, 生物信息学, 临床数据, 数据挖掘, 基因分析
数据概述：
该数据集包含来自基因表达谱研究的数据，记录了白血病患者的基因表达信息，旨在用于癌症诊断和研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于静态分析。
地理范围：数据来源未明确，但可推断为临床研究或生物医学实验室。
数据维度：数据集包括三个主要文件：
actual.csv：包含患者编号（patient）和癌症类型（cancer）信息，用于标识患者分组。
data_set_ALL_AML_train.csv：包含训练集的基因表达数据，包括基因描述（Gene Description）、基因登录号（Gene Accession Number），以及多个样本的基因表达量。
data_set_ALL_AML_independent.csv：包含独立测试集的基因表达数据，结构与训练集相似，用于模型验证。
数据格式：CSV格式，方便数据导入和分析。数据已进行预处理，包括基因表达量的测量和标准化。
该数据集适合用于基因表达谱分析、癌症分类、预测模型构建和生物标志物发现。
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：适用于生物信息学和癌症研究领域的学术研究，如基因表达模式分析、癌症亚型分类、生存分析和药物靶点预测等。
行业应用：为生物技术公司、制药公司和临床诊断机构提供数据支持，用于开发新的诊断工具、治疗方法和个性化医疗方案。
决策支持：支持临床医生和研究人员进行疾病诊断、预后评估和治疗方案选择。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习和数据科学相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索白血病相关的基因表达特征，构建预测模型，并评估不同基因表达模式与疾病进展之间的关系，从而促进对白血病的深入理解和治疗。
