外周血基因表达特征检测胸主动脉瘤
该数据集包含94个外周血样本的基因表达谱数据，数据模态为基因表达微阵列数据，涵盖58例胸主动脉瘤患者和36例健康对照。其主要用途是通过分析外周血中基因表达特征，构建一个41个基因的分类模型，以高准确率识别胸主动脉瘤患者，为心血管疾病的分子诊断和早期检测提供生物标志物研究支持。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于研究胸主动脉瘤（TAA）基因表达特征的生物医学数据集。数据集包含94个外周血样本的全基因组基因表达谱，其中58个来自TAA患者，36个来自健康对照。数据通过微阵列技术获取，并利用显著性分析（SAM）识别了区分TAA与正常、升主动脉与降主动脉TAA以及散发与家族性TAA的潜在特征基因。基于训练集（36例TAA患者和25例对照）构建了一个包含41个基因的分类模型，用于检测TAA状态，在训练集和独立验证集上均达到约78-80%的分类准确率。该数据集主要用于心血管疾病的分子诊断研究，旨在发现可用于早期检测TAA的血液基因表达生物标志物，并为疾病机制和治疗靶点提供见解。
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数据说明
该数据集是一个用于研究胸主动脉瘤（TAA）基因表达特征的生物医学数据集。数据集包含94个外周血样本的全基因组基因表达谱，其中58个来自TAA患者，36个来自健康对照。数据通过微阵列技术获取，并利用显著性分析（SAM）识别了区分TAA与正常、升主动脉与降主动脉TAA以及散发与家族性TAA的潜在特征基因。基于训练集（36例TAA患者和25例对照）构建了一个包含41个基因的分类模型，用于检测TAA状态，在训练集和独立验证集上均达到约78-80%的分类准确率。该数据集主要用于心血管疾病的分子诊断研究，旨在发现可用于早期检测TAA的血液基因表达生物标志物，并为疾病机制和治疗靶点提供见解。
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