急性髓系白血病患者临床队列的SNP数据

该数据集来自search.dataone.org,为急性髓系白血病患者临床队列的单核苷酸多态性(SNP)数据,属于肿瘤/白血病分类

dataone
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基因组预测Medicine, Health and Life Sciences
SNP data from a clinical cohort of acute myeloid leukemia patients

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
许可
http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

急性髓系白血病患者临床队列的SNP数据

该数据集为急性髓系白血病患者临床队列的单核苷酸多态性(SNP)数据,英文名称为“SNP data from a clinical cohort of acute myeloid leukemia patients”,在分类上归属于肿瘤/白血病方向,来源于 search.dataone.org 数据站。根据源站说明,这批数据是题为“Identifying prognostic SNPs in clinical cohorts: complementing univariate analyses by resampling and multivariable modeling”的研究论文所依据的底层数据集,该论文投稿于 PLOS ONE。数据集以急性髓系白血病、单核苷酸多态性以及时间-事件终点为核心主题标签,同时归入医学、健康与生命科学领域。整体来看,它面向的是白血病临床队列中遗传变异与预后关系的研究场景,适合需要基于 SNP 信息开展生存分析或预后标志物探索的使用者参考使用。

【数据集背景】

该数据集产生于一项针对临床队列中预后相关 SNP 识别方法学的研究。源站描述明确指出,这些数据是投稿至 PLOS ONE 的论文“Identifying prognostic SNPs in clinical cohorts: complementing univariate analyses by resampling and multivariable modeling”所载发现所依据的数据集。从标题可以看出,该研究关注的是如何在临床队列中识别具有预后意义的单核苷酸多态性,并在传统单变量分析之外,结合重抽样与多变量建模的方法加以补充。数据集因此带有明确的方法学研究背景,其价值不仅在于白血病队列本身的遗传数据,也在于支撑预后 SNP 识别这一分析目标。

【数据内容】

数据集的内容为急性髓系白血病患者临床队列的单核苷酸多态性数据,主题标签涵盖急性髓系白血病、单核苷酸多态性以及时间-事件终点。由此可知,数据围绕患者的 SNP 信息展开,并与时间-事件类型的终点指标相关联,适用于预后相关的分析。关于具体的 SNP 位点数量、样本量、基因分型平台、终点事件定义及随访时间等细节,源站未提供。

【采集与来源】

数据来源于 search.dataone.org 数据站,源站描述指向 PLOS ONE 投稿论文所依据的数据集。数据所属分类为肿瘤/白血病,主题领域标注为医学、健康与生命科学。关于样本采集机构、采集时间、伦理审批及具体的采集流程,源站未提供。

【适用场景】

基于其主题标签与来源描述,该数据集可服务于急性髓系白血病临床队列中遗传变异与预后关系的研究,尤其是围绕预后相关 SNP 的识别、单变量分析与多变量建模相结合的方法学验证,以及涉及时间-事件终点的生存分析类工作。它也可作为方法学论文结果复现与比较的底层数据参考。关于其他具体应用场景,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供具体的使用方法说明,包括数据文件格式、字段结构、预处理步骤及分析流程等均未在现有信息中给出。使用者需依据源站页面进一步确认。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量、完整性、缺失情况或已知局限的说明。由于数据来自单一临床队列且与特定方法学研究相关联,其适用范围应以源站描述为准,其他质量相关结论源站未提供。

【引用与许可】

该数据集采用 Creative Commons CC0 1.0 公共领域贡献许可,许可地址为 http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。使用时应参考源站关于引用方式的要求;具体的引用格式与致谢信息,源站未提供。

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ab81b215379b1c6cad1c8ed761dfca3d78f22b1fa69a3167d848ff2d8c08a6ae6

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

提交至PLOS ONE的稿件《在临床队列中识别预后SNPs:通过重采样和多变量建模补充单变量分析》所依据的数据集。

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