筛查遗传性乳腺癌和卵巢癌家族风险的数据
该数据集包含电子健康记录和基因组数据，用于筛查遗传性乳腺癌和卵巢癌的家族风险，识别需进行基因检测的患者。
基本信息
资源简介
筛查遗传性乳腺癌和卵巢癌家族风险的数据
【一句话概览】
本数据集是 Dryad 公开的结构化表格数据集，主题涵盖 population screening、hereditary breast and ovarian cancer、CDC Tier 1、BRCA1、BRCA2，可用于统计建模、特征工程与队列分析，https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Data from: Screening familial risk for hereditary breast and ovarian cancer》。
【数据内容】
源站原始描述：Background: Most patients with pathogenic or likely pathogenic (P/LP) variants for breast cancer have not undergone genetic testing. Our primary objective was to identify patients meeting family history criteria for genetic testing in the electronic health record (EHR). Methods: This study included a cross-sectional analysis with an observation date of February 1, 2024. Participants included patients aged 18 to 79 years enrolled in Renown Health, a large health system in Northern Nevada. Genotyp…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：doi:10.5061/dryad.gf1vhhmxr。
【主题与分类】
主题标签：population screening、hereditary breast and ovarian cancer、CDC Tier 1、BRCA1、BRCA2、Genetic testing。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://doi.org/10.5061/dryad.gf1vhhmxr
使用许可：https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.gf1vhhmxr
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:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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