免疫细胞表面蛋白预测数据集ImmuneCellSurfaceProteinPredictionDataset-sannav
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, 预测模型, 表面蛋白, 细胞分化, 数据分析
数据概述：
该数据集包含基于XGBoost模型的免疫细胞表面蛋白预测结果，旨在为免疫细胞表面蛋白表达提供预测信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用免疫细胞分析。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，其中：
XGB_NFeat2719ModelStat1Main_.csv：包含模型评估指标，如相关系数、R平方、均方误差、特征数量和运行时间。
XGB_NFeat2719ModelStat2Foldwise_.csv：包含交叉验证（Fold）信息。
XGB_NFeat2719Y_pred_oof_private_like.csv：包含对训练集（Out-of-Fold）的预测结果，以及针对多个CD（分化簇）蛋白的预测值。
XGB_NFeat2719Y_pred_submission_Kaggle_way.csv：包含用于Kaggle竞赛的提交预测结果，同样包括多个CD蛋白的预测值。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和模型应用。
来源信息：数据来源于XGBoost模型预测结果，基于公开数据集构建，并经过了模型训练和预测过程。
该数据集适合用于免疫细胞表面蛋白表达预测、模型评估、以及进一步的生物信息学分析。
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、细胞生物学等领域的研究，可用于探索细胞表面蛋白表达与细胞功能之间的关系，以及评估预测模型在不同数据集上的表现。
行业应用：可为药物研发、免疫治疗等领域提供数据支持，特别是在靶点发现、药物筛选等方面具有潜在价值。
决策支持：支持免疫学研究中的实验设计、数据分析和结果解读。
教育和培训：可作为生物信息学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员了解预测模型在生物学中的应用。
此数据集特别适合用于探索免疫细胞表面蛋白的表达模式，以及基于机器学习的预测模型的应用，从而帮助用户实现对免疫细胞功能更深入的理解。
