数据集概述
本数据集为克罗恩病抗TNF治疗非持久应答预测机器学习模型的支撑数据，通过PrediXcan v7从基因型推导转录组表达值，筛选可区分英夫利昔单抗疗效的基因特征。包含全血、横结肠、小肠末端回肠三种组织模型的预测基因表达值及样本表型信息，共4个文件。
文件详解
- 文件名称：Imputed_gene_expression_using_Colon_Transverse_model.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：横结肠组织模型的预测基因表达值数据，包含5,612个基因的预测表达量
- 文件名称：Imputed_gene_expression_using_Small_intestine_terminal_ileum_model.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：小肠末端回肠组织模型的预测基因表达值数据，包含3,107个基因的预测表达量
- 文件名称：Imputed_gene_expression_using_Whole_Blood_model.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：全血组织模型的预测基因表达值数据，包含6,294个基因的预测表达量
- 文件名称：phenotype_data.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：样本表型信息数据，包含患者英夫利昔单抗治疗应答状态等表型特征
数据来源
标题为“Development of a machine learning model to predict non-durable response to anti-TNF therapy in Crohn's disease using transcriptome imputed from genotypes”的研究
适用场景
- 克罗恩病治疗应答预测研究: 利用基因表达数据构建和验证抗TNF治疗非持久应答预测模型
- 转录组特征筛选: 分析不同组织模型的预测基因表达值，筛选与英夫利昔单抗疗效相关的生物标志物
- 生物信息学模型应用: 评估PrediXcan v7在克罗恩病转录组推导中的性能和适用性
- 个性化医疗研究: 为克罗恩病患者抗TNF治疗方案的个体化选择提供数据支持
