脑癌基因表达数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：基因表达,脑癌,癌症研究,生物医学,统计分析,医学诊断
数据概述：
本数据集提供了正常样本以及四种脑癌类型（Ependymoma、Glioblastoma、Medulloblastoma、Pilocytic Astrocytoma）的基因表达数据统计信息。数据内容包括：
1. 样本总数：各类型样本的总数量。
2. 均值（Mean）：基因表达值的平均值。
3. 标准差（Standard Deviation）：基因表达值的波动程度。
4. 最小值（Minimum）：基因表达值的最小值。
5. 最大值（Maximum）：基因表达值的最大值。
6. 分位数（Percentiles）：包括25%、50%和70%分位数，用于描述基因表达值的分布情况。
数据集通过CuMiD工具对原始基因表达数据进行了统计整理和可视化分析，旨在为研究提供更简洁、直观的数据概览。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 生物医学研究：研究人员可以利用数据集中的统计信息分析脑癌基因表达的特征，探索不同类型脑癌之间的差异，以及正常样本与癌变样本的基因表达变化规律。
2. 医学诊断与预测：数据集可以帮助开发基于基因表达特征的诊断模型，辅助医生对脑癌类型进行快速识别和分类。
3. 药物研发：通过对基因表达数据的深入挖掘，研究者可以发现潜在的治疗靶点，为新药开发提供线索。
4. 数据可视化与分析：CuMiD工具生成的可视化结果，为研究人员提供了直观的基因表达分布图，便于快速识别异常表达模式和关键基因。
5. 教育与培训：数据集可用于生物信息学和癌症研究领域的教学，帮助学生理解基因表达在疾病诊断中的重要性。
通过该数据集，研究人员可以更高效地开展脑癌基因表达相关的研究，推动脑癌诊断和治疗的创新发展。
