个性化癌症疫苗治疗早期肺癌安全性与有效性试点研究数据集
包含6名早期非小细胞肺癌患者的人口统计学、诊断和安全性表格数据，用于评估个性化癌症疫苗的安全性。
基本信息
资源简介
个性化癌症疫苗治疗早期肺癌安全性与有效性试点研究数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《A pilot study to evaluate the safety and efficacy of a personalised cancer vaccine in patients with completely resected early stage lung cancer》。源站首次发布：2019。
【数据内容】
源站原始描述：Dataset includes: demographic data, diagnostic data, and safety data for a pilot study of 6 participants with early stage non small cell lung cancer (NSCLC) to evaluate the safety of a personalised tumour neo-antigen peptide vaccine strategy. The personalised neo-antigen peptide vaccine will comprise of 5 to 10 candidate tumour neo-antigens identified by genome sequencing
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：数据集包括：一项针对6名早期非小细胞肺癌（NSCLC）参与者的试点研究的人口统计学数据、诊断数据和安全性数据，旨在评估个性化肿瘤新抗原肽疫苗策略的安全性。该个性化肿瘤新抗原肽疫苗将包含5至10个通过基因组测序鉴定的候选肿瘤新抗原。
【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://researchdata.edu.au/a-pilot-study-lung-cancer/3304517
规范引用：A pilot study to evaluate the safety and efficacy of a personalised cancer vaccine in patients with completely resected early stage lung cancer
下载信息
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数据集获取
源站：https://researchdata.edu.au/a-pilot-study-lung-cancer/3304517
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- 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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