基本信息

创建/更新时间

2025-02-27

资源简介

卵巢癌生物标志物数据库是一个专门收集、整理和整合卵巢癌相关生物标志物信息的综合性数据库。该数据库通过文献综述和信息提取分析，系统性地收录了多种分子类型（如基因、蛋白质等）的生物标志物数据，涵盖生物标志物名称/组合、分子类型、功能、敏感性、特异性、曲线下面积、检测技术、算法、样本类型、病例数量、靶点/信号通路、参考文献（年份、地区、标题）及来源链接等详细信息。该数据库旨在为卵巢癌的早期诊断、预后评估、治疗靶点发现以及精准医疗研究提供数据支持，帮助研究人员从多维度分子类型、作用机制和方法中筛选和验证潜在的生物标志物，以改善卵巢癌的临床诊疗效果和患者生存率。

原始链接

https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=06a8ee0179c945cba513d2953a96da39

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源站：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=06a8ee0179c945cba513d2953a96da39

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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

卵巢癌生物标志物数据库是一个专门收集、整理和整合卵巢癌相关生物标志物信息的综合性数据库。该数据库通过文献综述和信息提取分析，系统性地收录了多种分子类型（如基因、蛋白质等）的生物标志物数据，涵盖生物标志物名称/组合、分子类型、功能、敏感性、特异性、曲线下面积、检测技术、算法、样本类型、病例数量、靶点/信号通路、参考文献（年份、地区、标题）及来源链接等详细信息。该数据库旨在为卵巢癌的早期诊断、预后评估、治疗靶点发现以及精准医疗研究提供数据支持，帮助研究人员从多维度分子类型、作用机制和方法中筛选和验证潜在的生物标志物，以改善卵巢癌的临床诊疗效果和患者生存率。

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))