靶向测序揭示MDS患者基因突变特征数据集

该数据集包含数百例MDS患者靶向髓系关联基因测序的突变谱数据及相对应的临床随访生存信息,主要用于MDS的分子分型和预后模型的构建。由National Center for Biotechnology Information提供,来自Gene Expression Omnibus,数据格式为表格,包含358条数据记录,适用于分类任务,许可证为Open Data Commons,专注于肿瘤领域的骨髓增生异常综合征研究。

National Center for Biotechnology InformationNational Center for Biotechnology Information
Gene Expression Omnibus
2019-06-15 更新
浏览 16
表格分类GPL195803702
Targeted sequencing of myeloid-associated genes in MDS (GSE115001)

基本信息

模态
表格
大小
0.002412192 GB
数据量
358
任务类型
分类
许可
Open Data Commons
创建/更新时间
2019-06-15

资源简介

靶向测序揭示MDS患者基因突变特征数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《A spatiotemporal DNA endoploidy map of the Arabidopsis root reveals roles for the endocycle in root development and stress adaptation》。源站首次发布:May 29 201。

【数据内容】

源站原始描述:Somatic polyploidy caused by endoreplication is observed in arthropods, molluscs, and vertebrates, but is especially prominent in higher plants where it has been postulated to be essential for cell growth and fate maintenance. However, a comprehensive understanding of the physiological significance of plant endopolyploidy has remained elusive. Here, we modeled and experimentally verified a high-resolution DNA endoploidy map of the developing Arabidopsis thaliana root, revealing a remarkable spat…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个。

【主题与分类】

主题标签:Expression profiling by high throughput sequencing、GPL19580、3702。

【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://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE115001

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 03 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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。

数据说明

该数据集包含数百例MDS患者靶向髓系关联基因测序的突变谱数据及相对应的临床随访生存信息,主要用于MDS的分子分型和预后模型的构建。

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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