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一、实践目的
了解医学数据的特点#xff1b;熟悉常见的医学公共数据库的使用方法#xff1b;掌握获取医学数据的方法#xff1b;
二、实践平台
操作系统#xff1a;Windows10 及以上Python 版本#xff1a;3.8.x 及以上PyCharm 或 Anoconda 集成…项目一 医学数据采集
一、实践目的
了解医学数据的特点熟悉常见的医学公共数据库的使用方法掌握获取医学数据的方法
二、实践平台
操作系统Windows10 及以上Python 版本3.8.x 及以上PyCharm 或 Anoconda 集成环境
三、实践内容
医学数据采集实验的数据来源广泛主要包括以下几个方面
患者数据通过电子病历系统、患者自主记录等方式收集患者的临床症状、体征、病史、用药情况等信息医疗设备数据利用各种医疗设备如心电图机、超声仪、CT 扫描仪等实时监测患者的生理参数和健康状况生成大量医学图像和数据实验室数据通过实验室检测获取患者的生化指标、遗传学信息、微生物学结果等数据外部数据源包括公共卫生数据库、医学研究数据库等这些数据库包含了大量的医学研究成果和临床数据为医学数据采集实验提供了丰富的资源。
1. 熟悉常见医学公共数据库的使用方法
1熟悉 Kaplan-Meier Plotter 平台 https://kmplot.com/analysis/ 的使用
操作过程 访问 Kaplan-Meier Plotter 平台首页图 1。 输入对应参数图 2如基因 STAT2 和乳腺癌生存率的相关性。 生成生存率关系图图 3并通过文字对结果进行解释。
解释含义(fitten code生成)
1 高表达STAT2基因的乳腺癌患者群体的生存率显著高于低表达
2 体这种差异在统计学上是显著的Log-rank P值为9e-11
3 STAT2基因的高表达可能与乳腺癌患者更好的生存率相关
2熟悉 SEER 数据库 https://seer.cancer.gov/data-software/ 的使用方法
操作过程 在 SEER 数据库中查询癌症数据。 对查询结果图 4进行解释。
解释含义fitten code生成
1 从2000年到2021年男性和女性的癌症发病率总体上保持稳定没有显著的变化
2 男性和女性的发病率在2000年至2017年间没有显著的年度百分比变化
3 这张图表明在2000年至2021年期间所有癌症部位的年龄调整发病率在男性和女性中都没有显著变化
2. 使用 GEO 数据库 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo 下载数据集 操作步骤 访问 GEO 页面图 5。 在 GEO 中检索肝癌HCC环状 RNAcircRNA研究数据图 6。 选择并查看检索到的数据集图 7。 查看数据集的详细信息图 8。 下载数据集图 9。 查看下载的数据集文件图 10并对该数据集进行解释。
解释含义fitten code生成
在GEOGene Expression Omnibus数据库中ID_REF通常表示基因或探针的标识符。在你提供的数据集中ID_REF后面的数据是基因或探针的表达值这些值对应于不同的样本GSM编号。 这是一个关于肝癌HCC环状RNAcircRNA研究的表达矩阵。每一行代表一个特定的circRNA由ID_REF标识每一列代表一个样本由GSM编号标识。矩阵中的数值表示相应circRNA在相应样本中的表达水平。 例如第一行数据
“ASCRP000002” 9.042573151 9.238902276 8.997313248 9.4371723 8.962706649 9.415486133 9.017848355 9.524889458 9.671877122 9.479558558 9.227469787 9.409693079 8.97187312 8.96956744 CopyInsert 表示circRNA ASCRP000002在14个不同样本中的表达值。这些值可以用来分析circRNA在不同样本中的表达差异从而研究其在肝癌发生发展中的作用。
3. 通过 UCI 机器学习库下载数据集
操作步骤 访问 UCI 机器学习库官网https://archive.ics.uci.edu/ 。 在数据集中搜索并下载任意两个与医药卫生相关的数据集。 一个是心脏病数据集另一个是乳腺癌数据集。download the datasets. 通过文字对数据集进行解释。
解释含义fitten code生成
这个打开数据集自己看吧。这里举一个例子
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