前列腺癌基因组学数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：前列腺癌,基因组学,癌症研究,基因表达,生物标志物,分子机制,预测模型
数据概述：
本数据集是一个精心整理的前列腺癌基因组数据资源，由来自NCBI数据库的四个GEO Series（GSE）数据集合并而成。为了确保数据的兼容性和一致性，数据集的选取聚焦于三个特定的GPL平台（GPL570、GPL96和GPL571）。最终数据集包含了不同前列腺癌条件下的基因表达和基因组变异的全面信息，为研究前列腺癌的分子机制提供了高质量的数据基础。数据经过严格的质量评估，确保了其在进一步分析中的可靠性。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究场景，包括但不限于：
1. 基因表达差异分析：研究人员可以利用数据集对比正常、良性与肿瘤样本的基因表达差异，深入理解前列腺癌的生物学特征。
2. 预测模型开发与验证：数据集可用于构建和验证前列腺癌进展的预测模型，为疾病的早期诊断和治疗提供依据。
3. 生物标志物探索：通过分析数据，研究者可以识别潜在的生物标志物，用于前列腺癌的早期检测和治疗策略优化。
4. 分子机制研究：数据集为研究前列腺癌的分子机制提供了重要支持，有助于揭示疾病发生发展的关键路径。
数据字段描述：
- 第一行（GSE名称）：包含来自NCBI GEO数据库的GEO Series（GSE）数据集名称，每一列对应一个特定的GSE，标识数据的来源。
- 第二行（GSM标识符）：包含GEO Sample（GSM）标识符，这是每个样本在GSE数据集中的唯一标识，可用于追溯样本的原始来源。
- Gillison分类（参数后缀）：第二行标识符后的数字表示Gillison分类（临床状态分类）：
- 1：正常样本
- 2：良性样本
- 3：肿瘤样本
数据特点：
- 数据集质量经过MetaQC工具严格评估，确保所有数据均达到最高标准，适合进一步分析。
- 数据根据Gillison分类（Normal、Benign、Tumor）进行了系统性整理，便于研究人员开展有针对性的分析。
- 数据来源于NCBI GEO数据库，原始数据可追溯，确保了数据的透明性和可靠性。
应用场景：
- 科学界研究：用于前列腺癌相关基因表达模式的研究，支持生物标志物的发现和分子机制的探索。
- 医学诊断与治疗：为前列腺癌的早期检测、诊断和个性化治疗提供数据支持。
- 预测模型开发：助力开发用于前列腺癌风险评估和疾病进展预测的模型。
- 学术教育：可用于教学和培训，帮助学生和研究人员理解前列腺癌的基因组特征和研究方法。
数据来源与致谢：
本数据集基于NCBI GEO数据库中的公开数据整理而成，特别感谢GSE数据集的原始发布者，以及NCBI GEO数据库为科学界提供了宝贵的公开资源。数据集的整理工作经过精心设计，旨在为科学研究提供有价值的数据支持。
