基因表达量预测竞赛数据集GeneExpressionPredictionCompetitionDataset-mehrankazeminia

数据来源：互联网公开数据

标签：基因表达, 预测, 机器学习, 生物信息学, 基因组学, 竞赛数据, 基因, 组学

数据概述：该数据集包含用于基因表达量预测竞赛的数据，旨在通过基因表达数据预测基因表达量。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为静态数据集。地理范围：数据来源未明确，但可以推测为与生物医学研究相关的通用数据集。数据维度：数据集包含多个CSV文件，包括：df_brief_report.csv、df_stat.csv、submission.csv以及多个提交文件（submission_RidgeAlpha06_ChembertClsEncodingCompoundCellType_tsvd30.csv, submission_RidgeAlpha06_ChembertClsEncodingCompoundCellType_tsvd30_blendWithPriors_0.45_0.1.csv）。submission.csv文件包含id列和大量基因的表达量预测值。数据格式：CSV格式，每个文件包含不同的数据。submission.csv文件结构复杂，包括id列和多个基因的表达量预测值。来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛，用于促进基因表达量预测算法的开发和评估。该数据集适合用于基因表达量预测和相关生物信息学研究。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于基因表达预测、生物信息学算法开发等领域的研究，如基因表达预测模型构建、基因功能分析等。行业应用：可以为生物技术和制药行业提供数据支持，尤其在基因组学研究、药物靶点发现、个性化医疗等领域。决策支持：支持生物信息学研究人员和数据科学家开发和评估预测模型，从而优化基因表达量预测策略。教育和培训：作为生物信息学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解基因表达数据分析和预测方法。此数据集特别适合用于探索基因表达量预测的算法和模型，帮助用户实现对基因表达量更准确的预测和深入的生物学分析。