卵巢癌亚型数据集

该数据集包含浆液性卵巢肿瘤的临床队列数据,以表格形式呈现卵巢癌亚型(C-特征)的百分比分布及统计检验结果,主要用于卵巢癌的分子亚型分类、生物标志物探索以及临床病理特征关联分析等研究方向。

Päivi KannistoPäivi Kannisto
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2015-12-02 更新
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serous tumorsgene expression modulesSerous Ovarian Tumorsbreast cancer subtypeacknowledged.ConclusionsThese data linkluminal breast cancerNearest centroid classificationbreast cancer subtypesbreast cancergene expression differencescell cycle processesHT 12 Bead Arrays
Ovarian Cancer Subtypes

基本信息

大小
0.000005632 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2015-12-02
版本
v1

资源简介

卵巢癌亚型数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Ovarian cancer subtypes.》。配套论文《Molecular Subtyping of Serous Ovarian Tumors Reveals Multiple Connections to Intrinsic Breast Cancer Subtypes》发表于 PLoS ONE(2014),DOI:10.1371/journal.pone.0107643。源站首次发布:2014-09-16。

【数据内容】

源站原始描述:Serous ovarian tumors in the study cohort with corresponding ovarian cancer subtypes (“C-signatures”) [18]. The rows outline the tumor types with the representation in each subtype in percent within parentheses. The p-value is calculated using Fisher''s exact test. Ovarian cancer subtypes

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 5.63 KB。Table_3.xls:application/vnd.ms-excel,5.63 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0107643.t003。

【主题与分类】

源站学科分类:Biological Sciences。主题标签:serous tumors、gene expression modules、Serous Ovarian Tumors、breast cancer subtype、acknowledged.ConclusionsThese data link、luminal breast cancer、Intrinsic Breast Cancer Subtypes ObjectiveTranscriptional、Nearest centroid classification、breast cancer subtypes、breast cancer。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Biological Sciences。

【获取与许可】

源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Ovarian_cancer_subtypes_/1171817

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Jönsson, Jenny-Maria; Johansson, Ida; Dominguez-Valentin, Mev; Kimbung, Siker; Jönsson, Mats; Hansen Bonde, Jesper; et al. (2015). Ovarian cancer subtypes.. PLOS ONE. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-01,引用时请注意版本时效。

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使用方式

数据集获取(Figshare)

源站:https://figshare.com/articles/dataset/_Ovarian_cancer_subtypes_/1171817

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数据说明

该数据集为浆液性卵巢肿瘤研究队列数据,包含卵巢癌亚型(“C-特征”)信息。数据集以表格形式呈现,行表示肿瘤类型,列显示各亚型中的百分比分布,并附有基于Fisher精确检验计算的p值。该数据集来源于已发表研究(参考文献[18]),可用于卵巢癌亚型分类、分子特征分析及临床病理关联研究。

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