脑肿瘤患者多组学临床数据集_Brain_Tumor_Multi_omics_Clinical_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：脑肿瘤, 多组学, 基因组学, 临床数据, 生存分析, 肿瘤学, 癌症研究, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自脑肿瘤患者的多组学数据和临床信息，旨在用于研究脑肿瘤的分子特征、预后分析和个性化治疗。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但通常基于患者的就诊和治疗记录。
地理范围：数据来源于肿瘤基因组图谱（TCGA）等公共数据库，涵盖了不同地域的脑肿瘤患者。
数据维度：数据集包括患者的临床信息（如年龄、性别、肿瘤分级、组织类型等）和多组学数据，如基因表达、甲基化、miRNA表达、拷贝数变异、RPPA（蛋白质组学）等。
数据格式：CSV 格式，文件名为 data.csv，包含多个字段，如 Patient（患者ID）、RNASeqCluster、MethylationCluster、miRNACluster、CNCluster、RPPACluster、OncosignCluster、COCCluster、histological_type、neoplasm_histologic_grade、tumor_tissue_site、laterality、tumor_location、gender、age_at_initial_pathologic、race、ethnicity、death01（生存状态）等。
来源信息：数据来源于 TCGA 等公共癌症基因组学数据库，并经过标准化处理，以方便研究和分析。
该数据集适合用于肿瘤学、基因组学和生物信息学等领域的研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于脑肿瘤的分子分型、预后预测、耐药机制研究、靶向治疗策略探索等学术研究。
行业应用：可以为临床医学和制药行业提供数据支持，特别是在开发新的诊断方法、药物靶点筛选、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持肿瘤科医生进行临床决策，例如评估患者的预后、选择合适的治疗方案。
教育和培训：作为肿瘤学、生物信息学等领域的教学材料，帮助学生和研究人员深入理解脑肿瘤的复杂性和多组学数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索脑肿瘤的分子特征与临床结果之间的关系，帮助用户实现预测患者生存期、识别潜在治疗靶点等目标。
