白血病基因表达谱分析数据集LeukemiaGeneExpressionProfilingDataset-hridoypaul
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, 基因组学, 数据挖掘, 临床诊断
数据概述：
该数据集包含来自基因表达谱研究的数据，用于分析急性淋巴细胞白血病（ALL）和急性髓性白血病（AML）的基因表达特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于静态基因表达分析。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表特定研究机构或临床试验的样本数据。
数据维度：数据集包括基因表达数据、样本分组信息等。具体而言，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，ALL或AML）。
data_set_ALL_AML_train.csv：包含训练集的基因表达数据，其中“Gene Description”和“Gene Accession Number”提供了基因的描述和访问号，其余列为不同样本的基因表达量，列名为样本编号和“call”后缀。
data_set_ALL_AML_independent.csv：包含独立测试集的基因表达数据，同样包含基因描述和表达量，列名为样本编号和“call”后缀。
数据格式：CSV格式，便于数据读取、分析和处理。数据已进行预处理，包含基因表达量和样本分组信息。
该数据集适合用于基因表达数据分析、癌症研究以及机器学习模型的构建和评估。
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、基因组学和癌症研究领域的学术研究，如基因表达差异分析、癌症亚型分类、生物标志物发现等。
行业应用：可以为生物技术公司和制药公司提供数据支持，用于药物靶点识别、个性化医疗方案开发、疾病诊断等。
决策支持：支持临床医生进行疾病诊断，辅助治疗方案的选择，提高治疗效果。
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实践案例，帮助学生理解基因表达数据分析流程和方法。
此数据集特别适合用于探索白血病基因表达特征，构建预测模型，实现癌症的早期诊断和精准治疗。
