胃肠道癌症生物标志物免疫疗法患者队列数据
该数据集包含4125例14种胃肠道肿瘤患者的临床与生物标志物数据,主要模态为临床表格数据,量化分析了肿瘤突变负荷、错配修复缺陷及PD-L1表达水平等关键生物标志物,旨在探究这些标志物之间的关联性及其在不同癌种中的分布差异,为免疫治疗响应预测和胃肠道肿瘤预后评估提供数据支持。
基本信息
资源简介
该数据集是一个针对胃肠道肿瘤患者的队列研究数据集,包含4125例14种不同胃肠道肿瘤患者的临床与生物标志物信息。数据集量化分析了肿瘤突变负荷(TML)、错配修复缺陷(dMMR)及PD-L1表达水平等关键生物标志物,并探究了三者之间的关联性。数据覆盖了不同癌种中生物标志物的分布差异及相互关系,为免疫治疗响应预测和预后评估提供了重要的参考依据。数据来源于公开的医学研究,以表格形式存储,适用于癌症免疫治疗生物标志物研究、胃肠道肿瘤预后预测等方向。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://haidatas.com/dataset/weichangdaoaizhengshengwubiaozhiwumianyili_0c62981f
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:
数据说明
该数据集是一个针对胃肠道肿瘤患者的队列研究数据集,包含4125例14种不同胃肠道肿瘤患者的临床与生物标志物信息。数据集量化分析了肿瘤突变负荷(TML)、错配修复缺陷(dMMR)及PD-L1表达水平等关键生物标志物,并探究了三者之间的关联性。数据覆盖了不同癌种中生物标志物的分布差异及相互关系,为免疫治疗响应预测和预后评估提供了重要的参考依据。数据来源于公开的医学研究,以表格形式存储,适用于癌症免疫治疗生物标志物研究、胃肠道肿瘤预后预测等方向。
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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