严重脱发与无脱发在所有常染色体和X染色体多基因阈值下的AUC结果

该数据集提供了基于多基因风险评分的严重脱发与无脱发比较的AUC结果,数据模态为数值型表格,涵盖了常染色体和X染色体的多种遗传阈值,主要用于脱发遗传预测研究、多基因模型性能评估以及个性化医疗中的风险分层分析。

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2017-02-15 更新
浏览 35
pattern baldnesspredictionsamplePPVAUChair lossNPVUK
AUC results for severe hair loss versus no hair loss for all autosomal and X chromosome polygenic thresholds

基本信息

大小
0.000005632 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2017-02-15
版本
v1

资源简介

严重脱发与无脱发在所有常染色体和X染色体多基因阈值下的AUC结果

【数据集背景】

本数据集源站标题为《AUC results for severe hair loss versus no hair loss for all autosomal and X chromosome polygenic thresholds.》。源站首次发布:2017-02-14。

【数据内容】

源站原始描述:AUC results for severe hair loss versus no hair loss for all autosomal and X chromosome polygenic thresholds

【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.pgen.1006594.t003。

【主题与分类】

源站学科分类:Genetics、Neuroscience、Pharmacology、Evolutionary Biology、Biological Sciences not elsewhere classified、Developmental Biology。主题标签:pattern baldness、prediction、sample、PPV、AUC、hair loss、NPV、UK。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Genetics、Neuroscience、Pharmacology、Evolutionary Biology、Biological Sciences not elsewhere classified、Developmental Biology。

【获取与许可】

源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/AUC_results_for_severe_hair_loss_versus_no_hair_loss_for_all_autosomal_and_X_chromosome_polygenic_thresholds_/4650673

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

规范引用:Hagenaars, Saskia P.; David Hill, W.; E. Harris, Sarah; J. Ritchie, Stuart; Davies, Gail; C. Liewald, David; et al. (2017). AUC results for severe hair loss versus no hair loss for all autosomal and X chromosome polygenic thresholds.. PLOS Genetics. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-04,引用时请注意版本时效。

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数据集获取(Figshare)

源站:https://figshare.com/articles/dataset/AUC_results_for_severe_hair_loss_versus_no_hair_loss_for_all_autosomal_and_X_chromosome_polygenic_thresholds_/4650673

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数据说明

该数据集包含用于评估多基因风险评分在脱发遗传预测中性能的AUC(受试者工作特征曲线下面积)结果。数据针对严重脱发与无脱发两种表型,涵盖了所有常染色体和X染色体上的不同多基因阈值,旨在分析不同遗传位点组合对脱发风险的预测能力。数据来源于遗传学研究,通过计算不同阈值下的AUC值构建,主要用于脱发遗传机制探索、多基因风险评分模型优化以及个性化医疗中的风险预测等研究方向。

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