基于注释临床特征的转录组景观揭示PLPP2参与早期肺腺癌脂筏介导的增殖特征
基于158例早期肺腺癌病例的转录组与临床特征关联分析，揭示PLPP2通过脂筏形成促进细胞增殖的机制，为早期诊断和治疗提供靶点。
基本信息
资源简介
基于注释临床特征的转录组景观揭示PLPP2参与早期肺腺癌脂筏介导的增殖特征
【一句话概览】
该数据集标题为“基于注释临床特征的转录组图谱揭示 PLPP2 参与早期肺腺癌脂筏介导的增殖特征”。背景显示，基于图像的筛查可提高早期肺腺癌检出，但也凸显假阳性诊断率高的问题，使患者面临不必要的过度治疗风险，因此需要更精确的区分标准。数据为高通量测序表达谱，平台 GPL20795，物种 9606，共 1 个文件（来源 NCBI）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Transcriptomic landscape based on annotated clinical features reveals PLPP2 involvement in lipid raft-mediated proliferation signature of early-stage lung adenocarcinoma》。源站首次发布：May 31 202。
【数据内容】
源站原始描述：Background: Image-based screening improves the detection of early-stage lung adenocarcinoma (LUAD)but also highlights the issue of high false-positive diagnoses, which puts patients at a risk of unnecessary over-treatment. Therefore, more precise discrimination criteria are required to ensure that patients with early-stage LUAD receive appropriate treatments
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：背景：基于影像的筛查提高了早期肺腺癌（LUAD）的检出率，但也凸显了假阳性诊断率高的问题，这使患者面临不必要的过度治疗风险。因此，需要更精确的鉴别标准，以确保早期LUAD患者接受适当的治疗。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个。
【主题与分类】
主题标签：GPL20795、9606。
【适用方向】
组学数据适用于生物标志物发现与分子分型相关建模研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE233774
【使用注意】
· 源站最后修改于 Nov 25 202，引用时请注意版本时效。
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源站：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE233774
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- 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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