通过整合生物信息学分析与机器学习鉴定特发性肺纤维化诊断中的衰老相关基因
该数据集提供IPF患者与正常样本的基因表达数据及生物信息学分析结果，通过机器学习筛选出衰老相关诊断基因。
基本信息
资源简介
通过整合生物信息学分析与机器学习鉴定特发性肺纤维化诊断中的衰老相关基因
【数据集背景】
源站首次发布：2025-01-08。
【数据内容】
源站原始描述：Data Acquisition, Processing, and Differential Expression Analysis3435363738Differential Expression Analysis of Age-Related GenesDEARGs between normal and IPF samples were identified using the "venn" and "limma" packages. DEARGs were defined by an adjusted p-value < 0.05 and |log2-fold-change| > 0.5. Heatmaps were generated using the "heatmap" function in R.Gene Ontology, Pathway Enrichment, and PPI Network AnalysisDisease ontology (DO) analysis, Gene ontology (GO) functional enrichment and Kyot…
【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.scidb.cn/detail?dataSetId=0b1cfd0910344832a6bfbf0bb48b5f54
使用许可：https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=0b1cfd0910344832a6bfbf0bb48b5f54
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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。
- OpenDataLab:
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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