整合表型组学与转录组学识别非传染性炎症性皮肤病具有临床意义的内型
该数据集来自 NCBI，标题为整合表型组学与转录组学识别非传染性炎症性皮肤病具有临床意义的内型，属于皮肤与结缔组织疾病中的皮炎方向
基本信息
资源简介
整合表型组学与转录组学识别非传染性炎症性皮肤病具有临床意义的内型
Integrating phenomics and transcriptomics to identify clinically meaningful endotypes of non-communicable inflammatory skin diseases
该数据集来自 NCBI，标题为整合表型组学与转录组学识别非传染性炎症性皮肤病具有临床意义的内型，属于皮肤与结缔组织疾病中的皮炎方向。数据基于高通量测序进行表达谱分析，涉及人类样本（9606）与平台 GPL20301，作者为 Natalie 与 Garzorz-Stark，发布时间为 Sep 15 202。数据集仅含 1 个文件，样例为 GSE308055_series_matrix.txt.gz。源站描述表明其用途为利用机器学习方法对炎症性皮肤疾病进行内型分型，可用于探索疾病亚型分类及相关转录组特征研究（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Sep 15 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：利用机器学习方法对炎症性皮肤疾病进行内分型
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签：GPL20301、9606。本站分类：皮肤与结缔组织疾病/皮炎。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE308055
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 30 202，引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
Endotyping of inflammatory skin diseases with machine learning methods
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