三种算法对EGFR基因TKI敏感突变与野生型患者分类的交叉验证能力数据集

资源简介

三种算法对EGFR基因TKI敏感突变与野生型患者分类的交叉验证能力数据集

【一句话概览】

本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 5.63 KB，主题涵盖 serum proteomic classifier、IV NSCLC patients、EGFR gene mutation status、serum proteomic classification algorithm、training group，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC BY 4.0 许可开放获取。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《The cross-validation and recognition capability of three algorithms used to classify patients with EGFR gene TKI-sensitive mutations and wild-type EGFR genes.》。源站首次发布：2015-06-05。

【数据内容】

源站原始描述：GA = genetic algorithm; SNN = supervised neural network; QC = quick classifier algorithm. The cross-validation and recognition capability of three algorithms used to classify patients with EGFR gene TKI-sensitive mutations and wild-type EGFR genes

中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：GA=遗传算法；SNN=监督神经网络；QC=快速分类器算法。 用于对EGFR基因TKI敏感突变患者与野生型EGFR基因患者进行分类的三种算法的交叉验证及识别能力。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table_5.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0128970.t005。

【主题与分类】

源站学科分类：Biological Sciences。主题标签：serum proteomic classifier、IV NSCLC patients、EGFR gene mutation status、serum proteomic classification algorithm、training group、223 stage IIIB、tumor response、EGFR tyrosine kinase inhibitors、validation group、pfs。

【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://plos.figshare.com/articles/dataset/_The_cross_validation_and_recognition_capability_of_three_algorithms_used_to_classify_patients_with_EGFR_gene_TKI_sensitive_mutations_and_wild_type_EGFR_genes_/1438489

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

规范引用：Yang, Lin; Tang, Chuanhao; Xu, Bin; Wang, Weixia; Li, Jianjie; Li, Xiaoyan; et al. (2015). The cross-validation and recognition capability of three algorithms used to classify patients with EGFR gene TKI-sensitive mutations and wild-type EGFR genes.. PLOS ONE. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-01，引用时请注意版本时效。