729名髓母细胞瘤患者临床与分子数据预测建模数据集
该数据集包含729名髓母细胞瘤患者的临床表格数据（如人口统计学、治疗和随访信息）与分子数据（包括OTX2、MYC、MYCN、GLI1等基因表达水平），主要用于开发预测模型以评估患者临床结局，支持肿瘤生物标志物分析和风险分层治疗策略的研究。
基本信息
资源简介
729名髓母细胞瘤患者临床与分子数据预测建模数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Clinical and molecular data of 729 Medulloblastoma patients for predictive modeling》。项目资助方：YC202501QX0950。源站首次发布：2026-01-07。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset includes comprehensive clinical and molecular information from 729 patients diagnosed with medulloblastoma. It was compiled to support the development and validation of predictive models for clinical outcomes. The data encompass: (1) baseline demographic and clinical characteristics (e.g., age at diagnosis, sex); (2) treatment informations (3) follow-up information, such as survival status and Disease-Free Survival; and (4) Molecular markers—OTX2, MYC, MYCN, and GLI1—dichotomized in…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 107.11 KB。commed_shareddata.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，107.11 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.31016692.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Other health sciences not elsewhere classified、Predictive and prognostic markers、Radiation therapy、Solid tumours。主题标签：medulloblastoma transcriptomic subt...、brain tumor、predictive model、prognostic model consisting。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Other health sciences not elsewhere classified、Predictive and prognostic markers、Radiation therapy、Solid tumours。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Clinical_and_molecular_data_of_729_Medulloblastoma_patients_for_predictive_modeling/31016692
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Deng, Kaiwen; Su, Yu; Chen, Xuan; Feng, Zhaoyang; Wang, Dongyang; Daniels, Craig; et al. (2026). Clinical and molecular data of 729 Medulloblastoma patients for predictive modeling. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集收集了729名经诊断患有髓母细胞瘤的患者的全面临床与分子信息，旨在支持临床结局预测模型的开发与验证。数据内容包括：(1) 基线人口统计学和临床特征（如诊断年龄、性别）；(2) 治疗信息；(3) 随访信息，包括生存状态和无病生存期；(4) 分子标记物（OTX2、MYC、MYCN、GLI1），根据肿瘤样本中表达水平的中位数分为高表达和低表达组。该资源可用于重复研究这些生物标志物在髓母细胞瘤中的预后和预测作用，并有助于优化风险分层治疗策略。
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