推断顶点与PyClone亚群聚类间的Spearman相关系数表

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推断顶点与PyClone亚群聚类间的Spearman相关系数表

Spearman correlation values (Rho values) among inferred vertices from simplicial complex unmixing by our method and subpopulation clusters derived from PyClone applied to TCGA breast cancer CNV data.

该数据为TCGA乳腺癌CNV数据上，本方法单纯复形解混推断顶点与PyClone亚群聚类之间的Spearman相关系数（Rho值）表，以Py前缀表示PyClone聚类、V前缀表示本方法估计，括号内给出比较的P值，显著值（p<0.01）以粗体标注。数据覆盖肿瘤内异质性、细胞群体与混合子结构等主题，可用于评估推断顶点与PyClone亚群聚类的一致性及相关性分析（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。

【数据集背景】

源站首次发布：2017-10-23。

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：Py前缀用于PyClone聚类。对于我们的估计，我们使用V前缀。比较的P值出现在括号中。显著值（p<0.01）以粗体标记。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pcbi.1005815.t004。

【主题与分类】

源站学科分类：Space Science、Genetics、Chemical Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Cancer。主题标签：cell populations、genomic technologies、intratumor heterogeneity、population-scale tumor genomics、model inference methods、mixture substructure、genomic data、RNA expression data、genomic mixtures、genome-wide copy number variation。本站分类：肿瘤/乳腺癌。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Space Science、Genetics、Chemical Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Cancer。

【获取与许可】

源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Spearman_correlation_values_Rho_values_among_inferred_vertices_from_simplicial_complex_unmixing_by_our_method_and_subpopulation_clusters_derived_from_PyClone_applied_to_TCGA_breast_cancer_CNV_data_/5528401

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

规范引用：Roman, Theodore; Xie, Lu; Schwartz, Russell (2017). Spearman correlation values (Rho values) among inferred vertices from simplicial complex unmixing by our method and subpopulation clusters derived from PyClone applied to TCGA breast cancer CNV data.. PLOS Computational Biology. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-07，引用时请注意版本时效。