免疫细胞表面蛋白表达预测数据集_Immune_Cell_Surface_Protein_Expression_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：免疫学, 细胞生物学, 机器学习, 蛋白质组学, 多层感知机, 流式细胞术, 预测模型, 生物信息学
数据概述：
该数据集包含来自生物医学研究的数据，记录了免疫细胞表面蛋白的表达水平预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定实验或研究的静态快照。
地理范围：数据未限制地理范围，可能来源于多个研究机构或实验。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，每个文件包含对多种细胞表面蛋白（如CD86、CD274等）的表达水平预测值，以及模型的性能统计数据。主要文件包括：
MLP_ver6_shevY_pred_oof_public_like.csv 和 MLP_ver6_shevY_pred_oof_private_like.csv：包含使用多层感知机（MLP）模型预测的细胞表面蛋白表达水平，用于公开和私有测试集。
MLP_ver6_shevY_pred_submission_Kaggle_way.csv 和 MLP_ver6_shevY_pred_submission_classical_way.csv：提交文件，包含按照不同方式生成的预测结果，用于Kaggle竞赛。
ModelStat1Main_.csv 和 ModelStat2Foldwise_.csv：包含模型性能的统计数据，如损失函数值、准确率等。
submission_MLP_ver6_shev.csv：最终提交文件。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和模型训练。数据来源于对流式细胞术数据的分析和建模，用于预测免疫细胞表面蛋白的表达。
该数据集适合用于免疫学领域的研究，特别是细胞表型分析和预测模型构建。
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：适用于免疫学、细胞生物学和生物信息学领域的学术研究，如细胞表型分析、免疫细胞功能研究、机器学习模型在生物医学领域的应用等。
行业应用：可用于开发免疫细胞分析工具、药物靶点预测、疾病诊断等。
决策支持：为免疫学研究提供数据支持，帮助研究人员理解细胞表面蛋白表达与免疫反应之间的关系。
教育和培训：作为机器学习、生物信息学、免疫学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用预测模型，进行数据分析。
此数据集特别适合用于探索免疫细胞表面蛋白表达的规律，评估不同预测模型在免疫学数据上的表现，并为免疫相关疾病的研究提供数据支持。
