基因表达预测数据集GeneExpressionPredictionDataset-youssefmohamedahmed
数据来源：互联网公开数据
标签：基因表达, 基因组学, 预测模型, 生物信息学, 高通量数据, 机器学习, 转录组学, 数据分析
数据概述：
该数据集包含基因表达预测相关数据，记录了大量基因的表达量信息以及其他相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常用于静态分析或模型训练。
地理范围：数据来源未明确，但通常用于生物医学研究，可能涵盖多种物种或细胞类型。
数据维度：数据集包含“id”字段作为样本标识，以及大量基因的表达量数据，每个基因对应一个列，总共有数百个基因表达量信息。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_dddf.csv，便于数据分析与模型构建。
来源信息：数据来源于公开的基因组学或生物信息学研究，可能经过标准化或预处理。
该数据集适合用于基因表达预测、基因功能分析、疾病相关基因研究等领域。
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：适用于生物信息学、基因组学和转录组学等领域的学术研究，如基因表达调控机制研究、基因功能预测、疾病基因分析等。
行业应用：可以为生物技术公司、制药公司等提供数据支持，尤其在药物靶点发现、个性化医疗等领域具有应用价值。
决策支持：支持生物医学研究中的数据驱动决策，例如，辅助基因治疗策略的制定、疾病诊断标志物的筛选等。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习数据分析、模型构建和生物学知识。
此数据集特别适合用于探索基因表达与多种生物学过程之间的关系，帮助用户实现基因表达量的预测、疾病相关基因的识别等目标。
