MCPyV阳性与阴性病例比较数据集

该数据集包含默克尔细胞癌中MCPyV病毒阳性与阴性病例的临床病理、基因或蛋白质组学等多模态数据,用于比较两种病例在疾病特征和预后上的差异,主要应用于皮肤癌研究、病毒致癌机制探索以及个性化医疗方向,为理解MCPyV在默克尔细胞癌中的作用提供数据支持。

Figshare
2020-07-20 更新
浏览 36
p 53 alterationsMCPyV-negative cases showHLA-I antigen expressionMCC patients benefitMerkel cell carcinomaneoplastic cellsHLA-I expression lossneoplastic Merkel cell carcinoma cellspresenceMerkel cell carcinoma polyomavirusp 53 expressionPDL 1-positive macrophages
Comparison between MCPyV-positive and negative cases

基本信息

大小
0.00001792 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2020-07-20
版本
v1

资源简介

MCPyV阳性与阴性病例比较数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Comparison between MCPyV-positive and negative cases.》。源站首次发布:2020-07-20。

【数据内容】

源站原始描述:Comparison between MCPyV-positive and negative cases

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 17.92 KB。Table 6.xls:application/vnd.ms-excel,17.92 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0232517.t006。

【主题与分类】

源站学科分类:Biophysics、Cell Biology、Genetics、Immunology、Developmental Biology、Cancer。主题标签:p 53 alterations、MCPyV-negative cases show、HLA-I antigen expression、MCC patients benefit、Merkel cell carcinoma、neoplastic cells、HLA-I expression loss、neoplastic Merkel cell carcinoma cells、presence、Merkel cell carcinoma polyomavirus。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Biophysics、Cell Biology、Genetics、Immunology、Developmental Biology、Cancer。

【获取与许可】

源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/Comparison_between_MCPyV-positive_and_negative_cases_/12677831

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

规范引用:Mendoza, María-Dolores; Santonja, Carlos; Gonzalez-Vela, Carmen; Concha, Angel; Pena, Nicolás Iglesias; Andrés-Esteban, Eva-Maria; et al. (2020). Comparison between MCPyV-positive and negative cases.. PLOS ONE. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-05-31,引用时请注意版本时效。

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使用方式

数据集获取(Figshare)

源站:https://figshare.com/articles/dataset/Comparison_between_MCPyV-positive_and_negative_cases_/12677831

按页面 Download 按钮获取。

数据说明

该数据集是一个医学数据集,专注于比较默克尔细胞癌(Merkel cell carcinoma, MCC)中MCPyV(默克尔细胞多瘤病毒)阳性与阴性病例的差异。数据内容可能包括临床病理特征、基因表达、蛋白质组学或病毒检测结果等,用于分析MCPyV感染状态与疾病表现、预后或治疗响应的关联。数据集来源于Figshare平台,通过公开研究项目收集或整理,主要应用于皮肤癌、病毒致癌机制、分子分型和个性化医疗等研究方向。

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