免疫细胞表面蛋白表达预测数据集ImmuneCellSurfaceProteinExpressionPrediction-alexandrgusev
数据来源：互联网公开数据
标签：免疫学, 细胞生物学, 蛋白质组学, 机器学习, 预测模型, 细胞表面标志物, 基因表达, 生物信息学
数据概述：
该数据集包含针对免疫细胞表面蛋白表达的预测结果，主要用于构建和评估预测模型。数据集的核心内容是基于机器学习方法预测的各种免疫细胞表面蛋白的表达水平。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的细胞表面蛋白表达状态。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为通用生物学数据集。
数据维度：数据集包含多列，每一列对应一个特定的细胞表面标志物（如CD86、CD274等），数值代表预测的表达水平。数据集包含用于模型评估的私有和公开测试集预测结果，以及Kaggle竞赛提交格式的预测结果。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型训练。文件名为KernelRidgeNfeat2000_Alpha0.2_RBF_length10Y_pred_oof_private_like.csv、KernelRidgeNfeat2000_Alpha0.2_RBF_length10Y_pred_oof_public_like.csv、KernelRidgeNfeat2000_Alpha0.2_RBF_length10Y_pred_submission_Kaggle_way.csv和KernelRidgeNfeat2000_Alpha0.2_RBF_length10ModelStat1Main_.csv。
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、蛋白质组学等相关领域的学术研究，例如，探索细胞表面蛋白表达与免疫细胞功能之间的关系。
行业应用：可以为药物研发、免疫治疗等领域提供数据支持，尤其在预测药物靶点、评估治疗效果等方面。
决策支持：支持生物医学研究人员进行数据驱动的实验设计和结果分析。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习等课程的案例分析材料，帮助学生理解预测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于评估和优化预测模型，探索细胞表面蛋白表达的规律，并为免疫相关疾病的研究提供参考。
