Table1_mtPCDI：基于机器学习的前列腺癌复发预后模型

资源简介

Table1_mtPCDI：基于机器学习的前列腺癌复发预后模型

【一句话概览】

本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 343.04 KB，主题涵盖 machine learning、targeted cancer therapy、prostate cancer、programmed cell death、mitochondrial activity，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC BY 4.0 许可开放获取。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Table1_mtPCDI: a machine learning-based prognostic model for prostate cancer recurrence.xls》。配套论文《Signaling Pathways That Control Apoptosis in Prostate Cancer》发表于 Cancers（2021），DOI：10.3390/cancers13050937。源站首次发布：2024-09-04。

【数据内容】

源站原始描述：BackgroundThis research seeks to formulate a prognostic model for forecasting prostate cancer recurrence by examining the interaction between mitochondrial function and programmed cell death (PCD). MethodsThe research involved analyzing four gene expression datasets from The Cancer Genome Atlas (TCGA) and Gene Expression Omnibus (GEO) using univariate Cox regression. These analyses identified genes linked with mitochondrial function and PCD that correlate with recurrence prognosis. Various machi…

中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：背景 本研究旨在通过考察线粒体功能与程序性细胞死亡（PCD）之间的相互作用，构建预测前列腺癌复发的预后模型。 方法 研究使用单因素Cox回归分析了来自癌症基因组图谱（TCGA）和基因表达综合数据库（GEO）的四个基因表达数据集。这些分析识别出与线粒体功能和PCD相关、且与复发预后相关的基因。随后采用多种机器学习算法构建最优预测模型。 结果 关键成果是建立了线粒体相关程序性细胞死亡指数（mtPCDI），该指数可有效预测前列腺癌患者的预后。观察发现，mtPCDI较低者表现出更高的免疫活性，并与更好的复发结局相关。 结论 该研究表明，mtPCDI可用于个体化风险评估和治疗决策，突显其临床意义，并为影响前列腺癌复发的生物学过程提供见解。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 343.04 KB。Table1_mtPCDI: a machine learning-based prognostic model for prostate cancer recurrence.xls：application/vnd.ms-excel，343.04 KB。数据集 DOI：10.3389/fgene.2024.1430565.s002。

【主题与分类】

源站学科分类：Gene and Molecular Therapy、Gene Expression (incl. Microarray and other genome-wide approaches)、Genetics、Genetically Modified Animals、Livestock Cloning、Developmental Genetics (incl. Sex Determination)。主题标签：machine learning、targeted cancer therapy、prostate cancer、programmed cell death、mitochondrial activity、tumor immune microenvironment。

【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://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/Table1_mtPCDI_a_machine_learning-based_prognostic_model_for_prostate_cancer_recurrence_xls/26933488

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

规范引用：Cheng, Guoliang; Xu, Junrong; Wang, Honghua; Chen, Jingzhao; Huang, Liwei; Qian, Zhi Rong; et al. (2024). Table1_mtPCDI: a machine learning-based prognostic model for prostate cancer recurrence.xls. Frontiers. Dataset