肺癌相关文献5

第十一篇

Identifying prognostic genes related PANoptosis in lung adenocarcinoma and developing prediction model based on bioinformatics analysis
IF:4.6 中科院分区:2区 综合性期刊

亮点

1.免疫得分方法:TIMER, quanTIseq, CIBERSORT, xCell, MCPcounter, and EPIC
2.HPA数据库可做免疫组化验证

第十二篇

Cancer immunology. Mutational landscape determines sensitivity to PD-1 blockade in non-small cell lung cancer
IF:56.9 中科院分区:1区 综合性期刊 WOS分区:Q1

具有持久临床获益 (DCB)(部分或稳定缓解持续 >6 个月)的患者中非同义突变的中位数为 302 例,而无持久获益 (NDB) 的患者为 148 例 (Mann-Whitney P = 0.02) (图1A).73% 的高非同义负荷患者(定义为高于队列的中位负荷,209 例)经历了 DCB,而低突变负荷(低于中位数)的患者中有 13% 经历了 DCB(Fisher 的精确 P = 0.04)。在非同义负荷高的患者中,确诊的客观缓解率(ORR)和无进展生存期(PFS)均较高[ORR 63% vs 0%,Fisher’s exact P = 0.03;中位PFS 14.5 vs 3.7个月,log-rank P = 0.01;风险比(HR)0.19,95%置信区间(CI)0.05-0.70]。
确定突变变化模式如何与帕博利珠单抗的临床益处相关(表S4和S5)。与NDB相比,DCB患者的C-to-A转位更频繁,C-to-T转换更不频繁(两者的Mann-Whitney P=0.01)。

第十三篇

Molecular Features of Cancer-associated Fibroblast Subtypes and their Implication on Cancer Pathogenesis, Prognosis, and Immunotherapy Resistance
IF:11.5 中科院分区:1区 医学WOS分区:Q1

转录因子分析
使用 Lambert 等人 (24) 描述的转录因子 (TF) 数据库,我们确定了哪些 CAF 亚型标记基因是 TF。为了鉴定基因调控网络,从SCENIC (25) (v1.1.2.2)中鉴定并提取了泛CAF特异性TF的靶基因。然后,我们评估了已鉴定的TF的靶基因是否在相同的泛CAF亚型中富集。

<think>嗯,用户让我介绍一下肺癌数据集。首先,我需要明确他们所说的“肺癌数据集”具体指哪个,因为可能存在多个不同的数据集。常见的比如UCI的肺癌数据集,或者TCGA的,也可能是其他研究机构发布的。用户可能没有特别指明,所以我得先确定范围。 接下来,用户可能想知道数据集的基本信息,比如来源、样本数量、特征维度、用途等。他们可能是学生、研究人员,或者正在做相关项目的人,需要这些信息来选择合适的数据集。另外,用户可能关心数据的获取方式,是否需要申请权限,或者数据是否公开。 然后,我需要考虑数据集的临床意义和机器学习应用。比如,数据集中的特征可能包括患者的年龄、性别、吸烟史、基因数据、影像学特征等,这些对构建预测模型很重要。用户可能想了解数据集的结构,是否有标签数据,比如是否标注了癌症类型或生存期。 还要注意用户可能存在的潜在需求,比如他们是否在寻找适合分类、回归还是生存分析的数据集。不同的研究目的需要不同的数据特性。比如,TCGA的数据更全面,适合基因层面的分析,而影像数据集则适合图像识别模型。 另外,数据预处理的问题也可能被关注,比如数据是否有缺失值,是否需要标准化处理。还有数据集的挑战,比如样本不平衡、高维度特征等,这些在使用时需要注意的地方也应该提到。 最后,确保回答结构清晰,分点说明不同的数据集,比如UCI、TCGA、NLST、LIDC-IDRI等,每个部分包括简介、数据内容、应用场景和获取方式。这样用户可以根据自己的需求快速找到合适的信息。同时,提醒他们注意数据使用规范,比如引用和伦理问题,这也是很重要的。</think>肺癌数据集是医学研究和机器学习领域常用的基准数据资源,主要用于疾病预测、生存分析、影像识别等研究。以下从结构、应用和获取三个层面为您梳理关键信息: 一、常见肺癌数据集类型 1. 临床特征数据集 - 典型代表:UCI Lung Cancer Dataset - 数据内容:32个分类特征(症状、病史等),3分类标签(健康/良性/恶性) - 样本量:约27例(需注意样本量较小) - 应用场景:分类模型训练(如SVM、随机森林) 2. 基因组学数据集 - 典型代表:TCGA-LUAD(肺腺癌) - 数据维度: $$ \text{基因表达量} \in \mathbb{R}^{n \times 20000} \quad (n \approx 500) $$ - 特殊特征:TP53突变状态、EGFR表达水平 - 应用场景:生存期预测、靶向治疗研究 3. 影像数据集 - 典型代表:LIDC-IDRI(肺部CT) - 数据规模:1018例DICOM文件 - 标注信息: $$ \text{结节特征} = \{ \text{直径}, \text{钙化度}, \text{分叶度} \} \in [0,1]^3 $$ - 应用场景:CNN图像分割(如U-Net) 二、关键预处理步骤 1. 数据清洗: $$ \text{缺失值处理} \rightarrow \text{均值插补} \lor \text{病例删除} $$ 2. 特征工程: $$ \text{影像特征} \xrightarrow{\text{GLCM}} \text{纹理参数} $$ 3. 类别平衡: $$ \text{SMOTE算法}: \quad \mathbb{R}^{n \times d} \rightarrow \mathbb{R}^{kn \times d} \quad (k>1) $$ 三、获取途径及注意事项 1. 开放获取平台: - Kaggle:提供结构化临床数据(需注册) - NCI GDC:TCGA数据下载门户 $$ \text{API调用示例}: \quad \texttt{gdc-client download -m manifest.txt} $$ 2. 使用规范: - 需签署数据使用协议(DUA) - 遵守HIPAA隐私保护条款 - 引用原始文献(如Nature Data Papers) 挑战提示: - 医学影像数据常呈现类别不平衡问题: $$ \frac{\text{阳性样本}}{\text{阴性样本}} \approx 1:10 $$ - 建议采用加权交叉熵损失函数: $$ \mathcal{L} = -\sum w_i y_i \log(\hat{y}_i) $$ 建议根据具体研究目标选择数据集: - 早期筛查研究 → NLST(低剂量CT数据) - 分子机制研究 → CPTAC(蛋白质组学数据) - 预后预测 → SEER(生存期跟踪数据)
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