用于区分肺动脉高压（PAH）与肺静脉闭塞病（PVOD）的神经网络模型
该数据集来自 data.mendeley.com，包含一个基于 R 包 caret 与 nnet 构建的前馈神经网络模型，用于区分肺动脉高压（PAH）与肺静脉闭塞病（PVOD）
基本信息
资源简介
用于区分肺动脉高压（PAH）与肺静脉闭塞病（PVOD）的神经网络模型
A neural network for the molecular discrimination of pulmonary arterial hypertension (PAH) and pulmonary veno-occlusive disease (PVOD)
该数据集来自 data.mendeley.com，包含一个基于 R 包 caret 与 nnet 构建的前馈神经网络模型，用于区分肺动脉高压（PAH）与肺静脉闭塞病（PVOD）。模型基于 NanoString nCounter 技术获取的转录组学数据训练，以 .rds 序列化文件形式提供，可在 R 环境中通过 readRDS 读取并直接用于样本分类，前提是数据经过一致的预处理与归一化。数据集共 2 个文件，含模型结构与模型文件，适用于相关疾病的分子判别研究（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
源站首次发布：2020-06-16。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该用于区分 PAH 与 PVOD 的前馈神经网络基于 R 包“caret”和“nnet”构建。它使用 NanoString nCounter 技术获取的转录组学数据进行训练。更多信息请参阅所引用的文章！.rds 文件包含序列化后的模型。要将模型读入 R 环境，需执行以下步骤：- 启动 R 终端 - 以 RDS 文件的（相对）路径作为唯一参数执行“readRDS”函数，并将返回对象存入变量 - 返回对象属于 caret::train 类，可直接用于样本分类（前提是数据已按相同方式准备/归一化）。有关如何使用所加载对象的帮助，请参阅 R 包“caret”和“nnet”的手册。示例 R 命令：model.caret <- readRDS(file="model.rds") object
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 434.14 KB。数据集 DOI：10.17632/h9nw4cxcs8.3。
【主题与分类】
主题标签：肺动脉高压、肺静脉闭塞病、转录组学、前馈神经网络、R caret、R nnet。本站分类：循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/h9nw4cxcs8
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/h9nw4cxcs8
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 434.1 KB。
数据说明
Helge Stark (2020). A neural network for the molecular discrimination of pulmonary arterial hypertension (PAH) and pulmonary veno-occlusive disease (PVOD) [Dataset]. http://doi.org/10.17632/h9nw4cxcs8.3
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