基于氮代谢相关基因的喉癌患者预后预测
该数据集整合了喉癌患者的基因表达、临床预后及药物敏感性信息，主要数据模态包括基因表达谱、临床表格和突变数据，通过构建基于氮代谢相关基因的风险评分模型，用于喉癌患者的预后分层、免疫微环境分析以及潜在治疗药物的敏感性预测，为喉癌的精准医疗研究提供支持。
基本信息
资源简介
基于氮代谢相关基因的喉癌患者预后预测
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Prognostic prediction of laryngeal cancer patients based on nitrogen metabolism-related genes》。配套论文《Prognostic prediction of laryngeal cancer patients based on nitrogen metabolism-related genes》发表于 Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering（2025），DOI：10.1080/10255842.2025.2523309。项目资助方：Not applicable.。源站首次发布：2025-07-02。
【数据内容】
源站原始描述：Background: Nitrogen metabolism plays a crucial role in cancer progression. This study aimed to construct a prognostic model using nitrogen metabolism-related genes (NMRGs) for laryngeal cancer (LC). Methods: NMRGs for LC were identified from public databases and literature. A prognostic model was constructed through regression analysis, and differential and enrichment analyses were performed to explore differentially expressed genes (DEGs) and their functional implications. Immune cell differen…
【数据结构与技术规格】
文件数 5 个，合计 3.14 MB。gcmb_a_2523309_sm7670.tif：image/tiff，686.87 KB。gcmb_a_2523309_sm7669.tif：image/tiff，892.56 KB。gcmb_a_2523309_sm7668.xls：application/vnd.ms-excel，21.50 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.29456286.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Genetics、Physiology、Pharmacology、Ecology、Immunology。主题标签：Nitrogen metabolism、laryngeal cancer、prognostic model、nomogram、drug sensitivity。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Medicine、Genetics、Physiology、Pharmacology、Ecology、Immunology。
【获取与许可】
源站页面：https://tandf.figshare.com/articles/dataset/Prognostic_prediction_of_laryngeal_cancer_patients_based_on_nitrogen_metabolism-related_genes/29456286
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Prognostic prediction of laryngeal cancer patients based on nitrogen metabolism-related genes. Taylor & Francis. Wang, Yifang; Shen, Tianping; Wang, Yan
下载信息
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按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集聚焦喉癌（LC）的预后预测研究，通过整合公共数据库和文献，识别出203个氮代谢相关基因（NMRGs），并基于其中8个关键基因构建了风险评分模型。数据集包含差异表达基因分析、功能富集分析、免疫细胞浸润分析以及基因突变分析等内容，揭示了高风险组与低风险组在神经活性配体-受体相互作用、钙信号通路等生物学过程上的差异，并比较了不同风险组的免疫微环境特征（如NK细胞、T细胞、巨噬细胞浸润情况）。此外，数据集还进行了药物敏感性预测，识别出KIN001-135、苯乙双胍和吉西他滨等潜在治疗药物。该数据集主要用于喉癌的预后评估、分子机制探索和个性化治疗策略研究。
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