数据集概述
本数据集包含季节性流感疫苗候选株系统发育识别的支持数据与代码。通过从血凝素（HA）和神经氨酸酶（NA）序列重建的系统发育树提取特征，结合支持向量机预测病毒未来流行情况，2016-2020年预测准确率达0.75-0.89（AUC为0.83-0.91），可辅助疫苗株筛选决策。
文件详解
- README.md
- 文件格式：MD
- 字段映射介绍：包含研究背景、方法概述、数据与代码说明等文本内容，解释数据集的研发目的、核心方法及使用指引
- flu_vaccine-main.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包文件，包含研究相关的代码、数据及材料，具体内容需解压后查看
数据来源
论文“Phylogenetic identification of influenza virus candidates for seasonal vaccines”
适用场景
- 流感疫苗候选株筛选: 利用系统发育特征与机器学习模型预测未来流行病毒，辅助疫苗株选择
- 流感病毒流行趋势研究: 分析HA和NA序列的系统发育特征与病毒流行的关联
- 疫苗研发方法优化: 对比机器学习模型与共识序列方法在候选株筛选中的效果
- 公共卫生决策支持: 为世界卫生组织等机构的疫苗株推荐提供数据与方法参考
