细胞多模态单细胞集成特征数据集-2022-alexandervc
数据来源：互联网公开数据
标签：单细胞测序,CITE-seq,多模态分析,特征工程,机器学习,PCA,MLP,细胞生物学,生物信息学
数据概述：
本数据集包含2274个用于细胞多模态单细胞集成的特征，这些特征来自于CITE-seq（单细胞转录组和表观基因组测序）数据，是Kaggle竞赛“Open Problems - Multimodal”中的一个部分。数据集旨在改进PCA100特征用于MLP（多层感知机）模型（使用sklearn库），通过更有效的特征工程提升模型性能。
数据集来源于Kaggle用户“visualcomments”的代码实现，具体链接为https://www.kaggle.com/code/visualcomments/mmscel-crossvalidation-schemes。数据集中的特征是从大规模单细胞测序数据中提取的多模态信息，包括转录组和表观基因组数据，能够捕捉细胞的多种分子特征。
数据用途概述：
该数据集适用于单细胞多模态数据分析、特征工程优化、机器学习模型训练与评估等多个场景。研究人员可以利用此数据集进行单细胞测序数据的集成分析，探索不同分子特征之间的关联；生物信息学家可以基于数据集开发新的特征提取方法；此外，数据集也适合用于教学和培训，帮助学生和研究人员理解单细胞多模态数据的处理与分析流程。通过改进的PCA100特征，研究人员能够提升MLP模型的性能，更好地预测细胞类型和状态。
