骨髓增生异常综合征转录组特征与信号通路及预后关联的生物信息学分析数据集
该数据集整合了多个公开的基因表达谱（微阵列）数据，聚焦于骨髓增生异常综合征（MDS）的转录组学研究，通过生物信息学分析识别了差异表达基因、关键枢纽基因及其相关的信号通路，并评估了这些基因与患者预后和诊断效能的关联，为MDS的分子机制解析、预后标志物发现及临床诊断提供了重要的数据支持。
基本信息
资源简介
骨髓增生异常综合征转录组特征与信号通路及预后关联的生物信息学分析数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Bioinformatics analysis deciphering the transcriptomic signatures associated with signalling pathways and prognosis in the myelodysplastic syndromes》。配套论文《Bioinformatics analysis deciphering the transcriptomic signatures associated with signalling pathways and prognosis in the myelodysplastic syndromes》发表于 Hematology（2022），DOI：10.1080/16078454.2022.2029256。项目资助方：This work was supported by National Natural Science Foundation of China: [Grant Number 81560027].。源站首次发布：2022-02-08。
【数据内容】
源站原始描述：Background: Several studies scatteredly identified the myelodysplastic syndromes’ transcriptomic profiles (MDS). However, the exploration of transcriptional signatures, key signalling pathways, and their association with prognosis and diagnosis in the integrated multiple datasets remains lacking. Methods: We integrated the GSE4619, GSE19429, GSE30195, and GSE58831 microarray datasets of CD34 + cells for identifying the differentially expressed genes (DEGs) in the MDS. The series of bioinformatic…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 229.74 KB。yhem_a_2029256_sm6315.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，229.74 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.19142363.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Microbiology、Cell Biology、Genetics、Molecular Biology、Immunology、Biological Sciences not elsewhere classified。主题标签：Myelodysplastic syndrome、Bioinformatics、hub genes、Survival times、Diagnostic efficacy。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Microbiology、Cell Biology、Genetics、Molecular Biology、Immunology、Biological Sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://tandf.figshare.com/articles/dataset/Bioinformatics_analysis_deciphering_the_transcriptomic_signatures_associated_with_signalling_pathways_and_prognosis_in_the_myelodysplastic_syndromes/19142363
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Bioinformatics analysis deciphering the transcriptomic signatures associated with signalling pathways and prognosis in the myelodysplastic syndromes. Taylor & Francis. Tuerxun, Niluopaer; Wang, Jie; Zhao, Fang; Qin, Yu-ting; Wang, Huan; Chen, Rong; et al
【使用注意】
· 源站最后修改于 2024-02-15，引用时请注意版本时效。
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
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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）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取（Figshare）
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集整合了GSE4619、GSE19429、GSE30195和GSE58831等多个公开的基因表达谱（微阵列）数据集，均基于CD34+细胞，用于研究骨髓增生异常综合征（MDS）。数据集通过生物信息学方法识别了MDS中的差异表达基因、关键枢纽基因、基因簇，并分析了这些基因在基因本体富集和KEGG通路中的作用。进一步探索了枢纽基因与患者生存预后及诊断效能（如ROC曲线下面积AUC）的关联，并在独立数据集GSE114922中进行了验证。该数据集主要用于MDS的转录组特征解析、预后标志物发现及诊断辅助研究。
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