乳腺癌基因突变与预后分析数据集BreastCancerGeneMutationandPrognosisAnalysis-sabrinaag
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 基因突变, 预后分析, 生存分析, 肿瘤学, 临床数据, 基因组学, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自METABRIC研究的乳腺癌患者的基因突变和临床数据，记录了与乳腺癌相关的基因突变信息以及患者的临床特征和生存预后。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作临床研究的横断面数据。
地理范围：数据来源于METABRIC研究，涵盖多个地区的乳腺癌患者。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括患者ID、诊断年龄、手术类型、癌症类型、病理分级、化疗情况、PAM50分型、ER状态、HER2状态、激素治疗情况、绝经状态、肿瘤侧别、淋巴结阳性数量、突变计数、Nottingham预后指数、肿瘤大小、肿瘤分期、总生存期（月）和生存状态、PR状态、放疗情况以及3-基因分类亚型，以及BRCA1、BRCA2、PALB2、PTEN、TP53等关键基因的突变信息。
数据格式：CSV格式，文件名为METABRIC_RNA_Mutation.csv，便于数据分析和统计建模。
来源信息：数据来源于METABRIC研究，该研究旨在深入了解乳腺癌的分子特征与临床结果之间的关系。
该数据集适合用于乳腺癌的分子分型、预后预测、治疗反应分析等研究。
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：适用于肿瘤学、生物信息学和临床医学等领域的研究，如基因突变与生存分析、分子分型对预后的影响、靶向治疗效果评估等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其在乳腺癌诊断、治疗方案制定、个体化医疗等方面具有应用价值。
决策支持：支持临床医生进行风险评估和治疗决策，帮助患者获得更精准的治疗方案。
教育和培训：作为肿瘤学、生物信息学和临床医学等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌的分子机制和临床特征。
此数据集特别适合用于探索基因突变与乳腺癌预后的关系，以及不同临床特征对患者生存的影响，帮助用户构建预测模型、优化治疗方案。
