台湾中国癌症患者林奇综合征MMR基因突变检测预测模型性能评估数据集
针对疑似林奇综合征华人队列，评估四种MMR突变风险预测模型的准确性、亚组适用性和可及性，为优化遗传咨询和基因检测推荐提供依据。
基本信息
资源简介
台湾中国癌症患者林奇综合征MMR基因突变检测预测模型性能评估数据集
【一句话概览】
本数据集是 Dataverse 公开的结构化表格数据集，收录 6 个文件、合计 5.15 MB，主题涵盖 Medicine, Health and Life Sciences，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Performance Evaluation of Predictive Models for Detecting MMR Gene Mutations Associated with Lynch Syndrome in Cancer Patients in a Chinese Cohort in Taiwan》。源站首次发布：2024-07-12。
【数据内容】
源站原始描述：Novelty and Impact Our study in an ethnically Chinese cohort suspected of Lynch syndrome demonstrated high accuracy for four widely used MMR mutation risk predictive models. We compared their accuracy, suitability for specific subgroups, and accessibility. By establishing risk thresholds for each model, we refined pre-test genetic counseling, leading to more precise recommendations for genetic testing. The robust methodology with subgroup analyses strengthens the applicability and impact of thes…
【数据结构与技术规格】
文件数 6 个，合计 5.15 MB。数据集 DOI：doi:10.57770/0CFMB8。
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences。
【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://dataverse.lib.nycu.edu.tw/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.57770/0CFMB8
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://dataverse.lib.nycu.edu.tw/citation?persistentId=doi:10.57770/0CFMB8
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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