肢端肥大症精准医疗数据挖掘分析数据集

该数据集包含71名肢端肥大症患者的临床与分子多模态数据,涵盖临床特征(如肿瘤生长、性别、年龄、BMI)和分子标志物(如E-cadherin、GHRL等基因表达),通过数据挖掘和人工智能方法构建预测模型,用于评估患者对生长抑素受体配体治疗的反应,支持肢端肥大症的精准医疗和个性化治疗策略研究。

Figshare
2020-09-27 更新
浏览 35
acromegaly gene expression signaturedata mining resultsPersonalized MedicineEndocrinology
Data mining analyses for precision medicine in acromegaly

基本信息

大小
0.001020831 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2020-09-27
版本
v1

资源简介

肢端肥大症精准医疗数据挖掘分析数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Data mining analyses for precision medicine in acromegaly》。项目资助方:Instituto de Salud Carlos III (PM 15/00027)。源站首次发布:2020-09-27。

【数据内容】

源站原始描述:Context: Predicting which acromegaly patients could benefit from somatostatin receptor ligand (SRL) is crucial to avoid months of ineffective treatment for non-responding cases. Although many biomarkers linked to SRL response have been identified, there is no consensus criterion on how to assign pharmacologic treatment according to biomarker levels. Objective: Our aim is to provide better predictive tools for a more accurate acromegaly patient stratification regarding the ability to respond to S…

【数据结构与技术规格】

文件数 3 个,合计 1.02 MB。Figures_Detailed_Models.pdf:application/pdf,994.28 KB。Supplementary Table 1.xlsx:application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet,12.57 KB。Supplementary Table 2.xlsx:application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet,13.98 KB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.13012661.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Endocrinology。主题标签:acromegaly gene expression signature、data mining results、Personalized Medicine、Endocrinology。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Endocrinology。

【获取与许可】

源站页面:https://figshare.com/articles/dataset/Data_mining_analyses_for_precision_medicine_in_acromegaly/13012661

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Gil, Joan (2020). Data mining analyses for precision medicine in acromegaly. figshare. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-03,引用时请注意版本时效。

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数据集获取(Figshare)

源站:https://figshare.com/articles/dataset/Data_mining_analyses_for_precision_medicine_in_acromegaly/13012661/1

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数据说明

该数据集旨在通过数据挖掘和人工智能方法预测肢端肥大症患者对生长抑素受体配体(SRL)治疗的反应,以支持精准医疗决策。数据集包含71名肢端肥大症患者的回顾性多中心临床与分子数据,涵盖临床特征(如肿瘤生长方式、性别、年龄、BMI)和分子标志物(如E-cadherin、GHRL、IN1-GHRL、DRD2、SSTR5、PEBP1的表达水平)。通过数学建模和人工智能技术,研究构建了患者分层模型,用于预测SRL治疗反应,准确率达71%至95%。该数据集适用于肢端肥大症的精准医疗、药物反应预测、生物标志物发现及患者分层研究。

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