预测脑肿瘤复发：脑膜瘤中基于DNA甲基化的列线图开发与验证
基于DNA甲基化和临床因素构建并验证脑膜瘤复发预测列线图的数据集。
基本信息
资源简介
预测脑肿瘤复发：脑膜瘤中基于DNA甲基化的列线图开发与验证
【数据内容】
源站原始描述：Our work is the first to demonstrate the transformative utility of integrating clinical and molecular factors for use beyond simple classification into the realm of individualized prognostication for any brain tumor. Using our developed and validated tools that are publicly available, clinicians will be able combine clinical and molecular factors to determine an individualized probability of recurrence for patients with meningiomas. This represents a major advance in the field of personalized me…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：我们的工作首次证明，整合临床和分子因素具有变革性价值，可超越简单分类，进入针对任何脑肿瘤的个体化预后评估领域。利用我们开发并验证且可公开获取的工具，临床医生将能够结合临床和分子因素，确定脑膜瘤患者的个体化复发概率。这代表了神经肿瘤学个性化医疗领域的一项重大进展，使用该工具有助于临床医生克服我们在治疗脑膜瘤患者时面临的最具挑战性的局限之一。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001003490
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001003490
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；
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- 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:
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