林奇综合征相关子宫内膜癌前病变频率
该数据集包含从子宫内膜增生组织标本中收集的临床表格数据（如年龄、种族、BMI等）和免疫组织化学检测结果（针对MLH1、PMS2、MSH2、MSH6基因），用于研究子宫内膜癌前病变与林奇综合征的关联，主要应用于遗传性肿瘤筛查和子宫内膜癌早期诊断方向。
基本信息
资源简介
林奇综合征相关子宫内膜癌前病变频率
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Frequency of endometrial cancer precursors associated with Lynch Syndrome》。源站首次发布：2023-04-26。
【数据内容】
源站原始描述：This is an observational Cohort study. Tissue specimens obtained that have been labeled with the diagnosis of endometrial hyperplasia will be identified and their chart reviewed for demographic date of age, race, BMI, and co-morbidities. The specimen will then be tested via IHC for MLH1, PMS2, MSH2, or MSH 6 genes to determine the presence of microsatellite instability indicative of Lynch Syndrome. The numbers will then be statistically analyzed and compared to that of the incidence of Lynch syn…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 19.06 KB。数据集 DOI：10.17632/jv6xrtrwd2.1。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/jv6xrtrwd2
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/jv6xrtrwd2
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
该数据集是一项观察性队列研究，旨在探究子宫内膜增生病变与林奇综合征之间的关联。数据集包含了从诊断为子宫内膜增生的组织标本中收集的信息，涵盖患者年龄、种族、BMI及合并症等人口统计学数据。通过免疫组织化学（IHC）方法检测标本中MLH1、PMS2、MSH2或MSH6基因的表达，以确定是否存在微卫星不稳定性，从而识别林奇综合征。数据经过统计分析，并与林奇综合征相关子宫内膜癌的发病率进行比较，以评估两者之间的关联性。该数据集主要用于遗传性肿瘤筛查、子宫内膜癌前病变研究，以及林奇综合征的早期诊断和风险评估。
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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