肿瘤基因组多组学临床关联数据集TumorGenomicMulti-omicsClinicalAssociationDataset-b33mvssrimanth
数据来源：互联网公开数据
标签：肿瘤学, 基因组学, 多组学, 临床数据, 生存分析, 机器学习, 癌症研究, 临床预测
数据概述：
该数据集包含来自TCGA（The Cancer Genome Atlas，癌症基因组图谱）项目的肿瘤基因组多组学数据，以及相关的临床信息，旨在研究不同组学特征与肿瘤患者临床结局之间的关联。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但TCGA项目数据通常涵盖较长的研究周期。
地理范围：数据来源于全球范围内的癌症患者，具体地域分布信息未在数据集中直接体现。
数据维度：数据集包含多个组学维度的数据，包括RNA测序（RNASeq）、甲基化、miRNA表达、拷贝数变异（CNV）、RPPA（Reverse Phase Protein Array，反相蛋白组学）等，以及患者的临床信息，如组织学类型、肿瘤分级、肿瘤位置、性别、年龄、种族、民族、生存状态（死亡与否）等。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，便于数据分析和处理。此外，还包含图像数据（.tif），用于支持病理分析。
来源信息：数据来源于TCGA项目，经过了标准化和整合处理。
该数据集适合用于肿瘤学研究、临床预测模型构建、多组学数据分析等。
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：适用于肿瘤基因组学、生物信息学、临床医学等领域的研究，如肿瘤分子分型、预后预测、治疗反应预测等。
行业应用：可以为生物技术公司、制药企业提供数据支持，用于药物研发、靶点发现、个性化医疗等。
决策支持：支持临床医生进行疾病诊断、治疗方案选择和患者管理，提高治疗效果和生存率。
教育和培训：作为生物信息学、医学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤生物学和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索肿瘤基因组特征与临床结局之间的关联，构建预测模型，从而实现个性化医疗和精准治疗的目标。
