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TCGA肺癌数据分析：基于TCGA数据集的肺癌研究项目

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简介：
本项目聚焦于利用TCGA数据库进行深入的肺癌基因组学分析，旨在揭示肺癌发病机制及潜在治疗靶点。 该数据分析项目是在密歇根大学2020年秋季的Stats 600回归分析课程中完成的。数据包含了肺癌患者的样本及其临床因素（如种族、性别、年龄等）和基因组信息。通过这项分析，我试图回答以下问题：哪些mRNA基因表达与肺癌患者的生存时间最相关？吸烟是否比其他临床因素（例如种族、性别和年龄）更紧密地影响患者存活率？放射疗法能否有效延长患者的生存期？

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  • TCGA肺癌数据分析：基于TCGA数据集的肺癌研究项目
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    本项目聚焦于利用TCGA数据库进行深入的肺癌基因组学分析，旨在揭示肺癌发病机制及潜在治疗靶点。 该数据分析项目是在密歇根大学2020年秋季的Stats 600回归分析课程中完成的。数据包含了肺癌患者的样本及其临床因素（如种族、性别、年龄等）和基因组信息。通过这项分析，我试图回答以下问题：哪些mRNA基因表达与肺癌患者的生存时间最相关？吸烟是否比其他临床因素（例如种族、性别和年龄）更紧密地影响患者存活率？放射疗法能否有效延长患者的生存期？
     
  • TCGA数据库中的肺腺癌标准化转录组数据
    优质
    本研究基于TCGA数据库，分析并提供标准化后的肺腺癌转录组数据集，为肺癌相关基因表达及分子机制的研究提供了重要的资源。 提供了一个Excel资源，其中包含了从TCGA数据库提取的肺腺癌普通转录组数据，特别适合那些不熟悉如何处理TCGA数据库的新手使用。该资源中的表格已经整理好了基因表达矩阵的数据集，非常适合用于数据分析练习。 与这个资源配套的学习教程包括：《零基础入门转录组数据分析——加权基因共表达网络分析（WGCNA）》、《零基础入门转录组数据分析——机器学习算法之lasso（筛选特征基因）》和《零基础入门转录组数据分析——机器学习算法之SVM-RFE（筛选特征基因）》，这些教程可以帮助用户从零开始掌握相关技术。
     
  • 肺癌患者的CSV数据集
    优质
    本数据集包含了肺癌患者的相关信息，以CSV格式存储，便于研究人员分析肺癌特征、风险因素及临床表现，促进肺癌诊疗研究。 肺癌患者数据集（csv文档）
     
  • LIDC_IDRI肺癌结节数据集.rar
    优质
    LIDC_IDRI肺癌结节数据集包含由多位专业放射科医师标注的大量胸部CT影像，旨在用于检测和分析肺部小结节，促进肺癌早期诊断的研究与应用。 基于原始dcm数据（约100多G），根据肺结节的良恶性程度（1-5级）利用Matlab软件分割出肺结节图片数据（jpg格式）。这些图像可用于后续分类检测，此外还包括已分割好的肺实质图片和xml文件，这些资源同样适用于进一步的检测工作。
     
  • 肺癌和结肠癌组织病理图像数据集
    优质
    本数据集包含大量肺癌及结肠癌患者的高质量组织病理图像，旨在为研究人员提供宝贵的资源以促进癌症诊断技术的发展与改进。 该数据集包括25,000张组织病理学图像，并分为五个类别。所有图像的尺寸统一为768 x 768像素，且均为JPEG格式。
     
  • 结直肠癌TCGA和GEO数据库的临床数据
    优质
    本研究综合分析了来自TCGA和GEO数据库的大量结直肠癌患者临床数据，旨在探索其分子特征与临床信息之间的关联。 实时更新TCGA和GEO数据库中的结直肠癌临床资料。
     
  • 肺癌患者的数据库集合肺癌患者的数据库集合 考虑到避免重复和提高可读性，可以进一步简化为： 肺癌患者的数据集
    优质
    简介：本数据集汇集了大量肺癌患者的医疗信息，旨在支持研究、诊断及治疗方案开发，促进医学进步。 肺癌患者数据集
     
  • 食管癌mRNA表达与临床数据集整理（基于TCGA-ESCA）
    优质
    本研究旨在通过分析TCGA数据库中的食管癌(ESCA)样本mRNA表达谱，结合患者的临床信息，系统地整理和挖掘相关数据，以期发现新的生物标志物及治疗靶点。 TCGA-ESCA数据集已整理为LCPM格式，并且临床数据也已完成汇总整理。LCPM即log2(CPM+1)格式，在当前研究中被认为比log2(TPM+1)和log2(FPKM+1)更合适。部分生信文章的审稿人推荐使用此格式进行数据分析。