Dr（结肠癌）
该数据集整合了结肠腺癌（COAD）患者的临床表格数据与长链非编码RNA（lncRNA）表达谱，通过构建预后特征模型，用于评估患者的风险分层和预后预测，主要应用于结肠癌的生物标志物发现、预后模型研究及个性化医疗方向。
基本信息
资源简介
该数据集是一个针对结肠腺癌（COAD，结肠癌中最常见且高死亡率的类型）的预后研究数据集。它整合了来自癌症基因组图谱（TCGA）数据库的临床信息与长链非编码RNA（lncRNA）表达谱数据。通过差异表达分析、单因素Cox分析、LASSO回归及多因素Cox分析，筛选出与预后相关的lncRNA，并构建了一个基于lncRNA的预后特征模型。该模型可用于计算每位COAD患者的风险评分，并将患者划分为低风险和高风险组，以评估患者的预后情况，其中高风险组患者预后显著较差。该数据集主要用于结肠癌的生物标志物发现、预后预测模型构建及个性化医疗研究方向。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
暂未开放有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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:
数据说明
该数据集是一个针对结肠腺癌（COAD，结肠癌中最常见且高死亡率的类型）的预后研究数据集。它整合了来自癌症基因组图谱（TCGA）数据库的临床信息与长链非编码RNA（lncRNA）表达谱数据。通过差异表达分析、单因素Cox分析、LASSO回归及多因素Cox分析，筛选出与预后相关的lncRNA，并构建了一个基于lncRNA的预后特征模型。该模型可用于计算每位COAD患者的风险评分，并将患者划分为低风险和高风险组，以评估患者的预后情况，其中高风险组患者预后显著较差。该数据集主要用于结肠癌的生物标志物发现、预后预测模型构建及个性化医疗研究方向。
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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