生物分类学自然系统中线粒体蛋白序列嵌入数据集-1736至2021年-leovicenzi
数据来源：互联网公开数据
标签：生物分类学,自然系统,线粒体蛋白,嵌入向量,分子生物学,Arthropoda, Mollusca,机器学习,生物信息学
数据概述：
本数据集包含8426种生物体的线粒体蛋白序列的向量嵌入，这些数据来自美国国家生物技术信息中心（NCBI）的参考序列（RefSeq）数据库。数据集记录了从1736年卡尔·林奈出版《自然系统》以来，生物分类学领域的重要进展，特别是分子生物学技术引入后对分类方法的改进。嵌入向量使用SWeeP（Spaced Words Projection）方法生成，该方法基于约翰逊-林登施特劳斯引理，能够将高维数据投影到低维欧几里得空间，保留数据间的距离关系，投影大小为600维。这些嵌入向量有助于生物序列与机器学习算法的融合，提高数据的可比性。
数据用途概述：
该数据集适用于生物分类学研究、系统发育分析、分子生物学教学、数据可视化以及机器学习应用等多个场景。研究人员可以利用该数据集进行生物进化关系的探索和物种分类的改进；教育工作者可以将其用于教学辅助材料，帮助学生理解复杂的生命科学概念；生物信息学家可以借助这些嵌入向量进行生物数据的深度分析，支持疾病研究、药物开发等多种应用。数据集还为机器学习领域的研究者提供了丰富的生物数据资源，有助于开发更高效的分类和预测模型。
