痴呆症代谢组学数据分析数据集DementiaMetabolomicsDataAnalysis-tommyngx
数据来源：互联网公开数据
标签：痴呆症, 代谢组学, 质谱分析, PLS-DA, 机器学习, 生物标志物, 疾病诊断, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自代谢组学实验的质谱数据，旨在研究痴呆症患者的代谢特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，通常视为一次性实验或研究的结果。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为针对痴呆症患者的临床样本。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，其中：
Dementia_RPOS_XCMS.csv：包含痴呆症患者的临床信息（如Subject ID, Age, Gender, Sampling Date）以及代谢物丰度信息，丰度信息以m/z值（质荷比）为标识。
LC_MS_PLSDA_VarImportance.csv：记录了基于PLS-DA（偏最小二乘判别分析）模型的重要变量，包括Feature Name（特征名称），Weights_w - PLS Component 1（PLS成分1的权重）, VIP（变量重要性投影），Beta（回归系数），StDev_W, StDev_VIP, StDev_Beta等。
LC_MS_RFImportance.csv：记录了基于随机森林模型的重要变量。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据读取、分析和可视化。
来源信息：数据来源于代谢组学研究，可能来自学术研究或临床试验。已进行预处理，包括XCMS（XCMS是一种用于处理液相色谱-质谱数据的软件）处理，以及PLS-DA和随机森林模型的构建。
该数据集适合用于痴呆症相关的代谢组学研究，以及机器学习模型的构建与评估。
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：适用于生物医学和生物信息学研究，特别是痴呆症的早期诊断、疾病机制研究和生物标志物发现。可用于探索代谢物与痴呆症之间的关联。
行业应用：为生物技术公司和制药企业提供数据支持，用于开发痴呆症诊断试剂盒或药物靶点。
决策支持：支持临床医生进行疾病风险评估，并辅助制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为生物信息学、代谢组学和机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程和疾病研究方法。
此数据集特别适合用于探索痴呆症相关的代谢特征，识别潜在的生物标志物，并评估机器学习模型在疾病诊断中的应用价值。
