本数据集记录了基于公共基因表达数据（登录号：GSE268082）进行差异表达分析的结果，包含60个基因的基线表达水平、统计显著性、表达变化方向及幅度等核心指标。数据源自对公共数据的深度挖掘与生物信息学分析，通过计算获得表达稳定性指数、调控重要性评分等衍生指标。适用于疾病标志物挖掘、药物靶点发现、基因功能与调控机制研究等生物医学场景。

衍生字段计算规则 表达变化绝对值：计算公式为ABS(差异表达变化)。用于衡量表达变化的幅度，而不考虑方向（上调/下调）。 -log10(显著性)：计算公式为-LOG10(显著性)。将显著性p值转换为正值，便于可视化与阈值筛选（值越大，统计显著性越强）。 表达稳定性指数： 计算基础：该指数为基于整个数据集的全局性指标，非逐行计算。 计算公式：1-(STDEV("basemean"列)/AVERAGE("basemean"列)) 该公式是变异系数（CV）的变形，计算结果用于评估数据集中基因表达水平的整体离散程度。 调控重要性评分： 计算综合评分：归一化的显著性得分*0.5+归一化的变化幅度得分*0.5 最终公式：("-log10(显著性)"/MAX("-log10(显著性)"列))*0.5+("表达变化绝对值"/MAX("表达变化绝对值"列))*0.5 3、数据清洗规则 无效记录过滤：删除关键字段（如基因名称、显著性）为空或为异常值（如显著性>1）的记录。 数值精度处理：所有数值型字段均保留足够有效数字以确保分析精度。

1、生物标志物发现 通过“显著性”与“差异表达变化”筛选在特定条件（如疾病组vs.对照组）下显著差异表达的基因，作为潜在的诊断或预后标志物。 2、药物靶点研发 利用“调控重要性评分”和“差异表达变化”识别在疾病通路中关键且可调控的基因，为新型药物研发提供候选靶点。 3、功能基因组学研究 结合“baseMean”和“表达稳定性指数”，分析基因表达特性，深入探究基因在生物学过程中的功能与调控机制。

序号 基因名称 basemean 显著性 差异表达变化 表达稳定性指数 -log10(显著性) 表达变化绝对值 调控重要性评分 1 AVPR2 38.17903434 0.000841841 1.946612781 0.014441299 3.074769922 0.946612781 0.513412821 2 ATP2B2 51.51555798 0.00011869 1.892099937 0.02346399 3.925584684 0.892099937 0.488330627 3 HMOX1 86.18876246 1.95664E-07 1.891606335 0.046921797 6.708488289 0.891606335 0.500209544

数据结构说明 字段名 数据类型 描述 示例值 基因名称 文本 基因的标准命名或Ensembl基因编号 AVPR2 baseMean 数值 该基因在所有样本中标准化后的平均表达量 38.179 显著性 数值 差异表达分析的统计检验p值或校正后p值 0.00084 差异表达变化 数值 以对数比（log2FoldChange）表示的表达量变化程度与方向 1.9466 表达稳定性指数 数值 评估基因表达稳定性的指标，值越低越稳定 0.0144 -log10(显著性) 数值 显著性指标的负对数转换值，便于分析 3.0748 表达变化绝对值 数值 “差异表达变化”以1为基准的绝对值，反映变化幅度 0.9466 调控重要性评分 数值 综合多项指标评估基因调控重要性的复合评分 0.5134