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从KEGG数据库中获得癌症通路的基因集合

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简介：
本研究从KEGG数据库提取并分析了多种癌症相关的信号传导和代谢路径中的关键基因集合，为理解癌症发病机制提供了重要数据支持。 如何利用在线数据库检索各种癌症相关Pathway的已知基因信息？

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  • 从KEGG数据库中获得癌症通路的基因集合
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    本研究从KEGG数据库提取并分析了多种癌症相关的信号传导和代谢路径中的关键基因集合，为理解癌症发病机制提供了重要数据支持。 如何利用在线数据库检索各种癌症相关Pathway的已知基因信息？
     
  • 癌症基因数据集合（PAAD、LUAD、KIRC、BRCA和BLCA）
    优质
    该数据库整合了多种癌症类型（包括胰腺癌、肺癌、肾癌、乳腺癌及膀胱癌）的基因组信息，为研究提供全面的数据支持。 五类癌症基因数据集包括PAAD、LUAD、KIRC、BRCA和BLCA，可用于进行癌症基因分类、基因关系分析与预测等工作。
     
  • 癌症患者数据集
    优质
    该数据集包含大量癌症患者的医疗信息，旨在为研究人员提供一个全面的数据资源库，以促进癌症研究和治疗的发展。 由于癌症的影响，许多人的寿命被缩短。然而，在大数据时代到来之际，我们有了与这种致命疾病斗争的希望。通过分析如《cancer patient data sets.xlsx》这样的数据集，研究人员能够发现新的治疗途径并改善患者的生活质量。
     
  • 基于癌症基因数据集的决策树分类实验数据分析
    优质
    本研究运用决策树算法对癌症基因数据进行分类分析，旨在探索不同基因特征与癌症类型之间的关联性，并优化分类模型以提高预测准确率。 数据挖掘课程实验基于癌症基因数据集进行决策树分类研究，采用ID3算法和C4.5算法对五种癌症类型（BLCA、BRCA、KIRC、LUAD、PAAD）的基因数据进行分类分析。
     
  • 癌症预测的cancer.csv数据集
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    cancer.csv 数据集包含了用于癌症预测研究的相关医疗记录和生物标记信息，旨在帮助研究人员开发早期诊断模型。 癌症预测数据集包含用于训练机器学习模型的数据，这些模型旨在帮助医生更早地识别和诊断各种类型的癌症。该数据集中包含了患者的多项生理指标、生活习惯及过往病史等相关信息，可用于研究如何提高早期检测的准确性以及优化治疗方案。
     
  • 癌症CT影像数据集
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    该数据集包含多种癌症患者的CT影像资料及对应的临床信息，旨在支持医学研究和AI辅助诊断技术的发展。 本数据集包含69位不同患者的475个癌症CT影像病例以及患者年龄信息，是TCGA-LUAD肺癌CT影像数据库的一部分。
     
  • 癌症患者数据集，包含100条记录
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    本数据集收录了100名癌症患者的医疗信息，旨在为癌症研究与治疗提供参考依据。涵盖诊断、治疗及预后等多维度细节。 用于KNN算法的癌症数据存储为csv文件，包含以下字段：id、诊断结果（B表示健康，“M”表示患病）、半径、纹理、周长、面积、光滑度、紧实度、对称性以及分形维度。
     
  • 基于Python的大数据癌症预测算法（附带数据）
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    本项目运用Python语言开发大数据驱动的癌症预测算法，结合机器学习模型与真实医疗记录，旨在提高早期诊断准确率。 大数据癌症疾病预测算法的Python实现（包含数据），建议在PyCharm环境中运行。
     
  • 乳腺癌数据集合.zip
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    本数据集包含乳腺癌患者的临床信息，旨在支持研究者进行疾病预测模型开发及医学数据分析。 乳腺癌数据集来自UCI机器学习存储库的wdbc.data（威斯康星乳腺癌数据集）。该数据集包含569个细胞样本，其中30个特征用于描述每个样本。在这569个患者中，有357例为良性病例和212例为恶性病例。
     
  • KNN癌症预测的实验测试数据
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    本研究利用K近邻算法对癌症预测模型进行实验验证，通过分析不同参数下的测试数据，评估其在癌症诊断中的准确性和适用性。 KNN癌症预测测试实验数据仅供学习使用，由于数据量较小，仅有100条记录，因此仅适用于学习目的。使用的数据文件为Prostate_Cancer.csv。