癌症肿瘤基因突变解释数据集
Personalized Medicine: Redefining Cancer Treatment Dataset 是一个对癌症肿瘤基因突变解释的数据集，其包含用于训练的基因突变描述文件和对基因突变进行分类的临床证据。
基本信息
资源简介
Personalized Medicine: Redefining Cancer Treatment Dataset 是一个对癌症肿瘤基因突变解释的数据集，其包含用于训练的基因突变描述文件和对基因突变进行分类的临床证据。
该数据集由 Kaggle 于 2018 年发布，相关数据均来自于 2017 年至 2018 年的 NIPS 2017 Competition 。
Personalized Medicine_Redefining Cancer Treatment
.torrent
做种
2
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924
总下载量
1,182
Personalized Medicine_Redefining Cancer Treatment
/
README.md
1004 字节
README.txt
1.96 KB
data
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test_text.zip
98.98 MB
test_variants.zip
99.03 MB
training_text.zip
158.93 MB
training_variants.zip
158.95 MB
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.competition_download("msk-redefining-cancer-treatment")
print("比赛数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle competitions download -c msk-redefining-cancer-treatment
数据集大小约 0.17 GB。
数据说明
Personalized Medicine: Redefining Cancer Treatment Dataset 是一个对癌症肿瘤基因突变解释的数据集，其包含用于训练的基因突变描述文件和对基因突变进行分类的临床证据。 该数据集由 Kaggle 于 2018 年发布，相关数据均来自于 2017 年至 2018 年的 NIPS 2017 Competition 。 Personalized Medicine_Redefining Cancer Treatment .torrent 做种 2 正在下载 0 已完成 924 总下载量 1,182 Personalized Medicine_Redefining Cancer Treatment / README.md 1004 字节 README.txt 1.96 KB data / test_text.zip 98.98 MB test_variants.zip 99.03 MB training_text.zip 158.93 MB training_variants.zip 158.95 MB
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))
许可
Non-Commercial
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