乳腺癌基因组与生存分析数据集BreastCancerGenomicsandSurvivalAnalysisDataset-wassilarezig
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 基因组学, 生存分析, 临床数据, 基因突变, 预后预测, 肿瘤学, 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组学和临床数据，记录了乳腺癌患者的基因突变信息、临床特征以及生存结局。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但源于METABRIC研究，可视为特定时间段内的患者数据。
地理范围：数据可能来源于多个国家或地区，具体来源信息需进一步查阅METABRIC研究的相关文献。
数据维度：数据集包括患者ID、年龄、手术类型、癌症类型、肿瘤分级、化疗情况、PAM50分型、ER状态、HER2状态、激素治疗、绝经状态、肿瘤大小、肿瘤分期、淋巴结转移情况、基因突变信息（BRCA1、BRCA2等），以及总生存时间（overall survival months）和生存状态（overall survival）等。
数据格式：CSV格式，文件名为METABRIC_RNA_Mutation.csv，包含多个字段，涵盖临床、病理和基因组学信息。
来源信息：数据来源于METABRIC研究，该研究是针对乳腺癌患者进行的大型基因组学和临床研究，数据已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于乳腺癌的分子分型、预后预测、生存分析、基因突变与临床特征关联性研究，以及数据建模和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：适用于肿瘤学、基因组学、生物信息学等领域的学术研究，如乳腺癌分子分型、基因突变对预后的影响分析、生存预测模型的构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在乳腺癌诊断、治疗方案制定、个性化医疗等方面。
决策支持：支持临床医生进行风险评估和治疗方案的决策，以及制药企业进行药物研发和临床试验设计。
教育和培训：作为肿瘤学、生物信息学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌的复杂性。
此数据集特别适合用于探索基因突变、临床特征与乳腺癌患者生存之间的关系，帮助用户实现更精准的预后预测和个性化治疗方案的制定。
