数据集概述
本数据集为论文“Benchmarking splice variant prediction algorithms using massively parallel splicing assays”（Smith and Kitzman, 2023）配套的数据集、Jupyter笔记本和支持Python模块，用于对剪接变体预测算法进行基准测试，包含3个归档文件。
文件详解
- 剪接变体预测相关数据集压缩包
- 文件名称：splfxseq-master.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：未提供具体字段信息，推测包含剪接变体预测相关的原始或预处理数据
- 剪接基准测试2023主文件压缩包
- 文件名称：splicebench2023-main.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：未提供具体字段信息，推测包含2023年剪接基准测试的核心代码或数据
- 剪接基准测试数据压缩包
- 文件名称：splicebench_data.tar.gz
- 文件格式：GZ
- 字段映射介绍：未提供具体字段信息，推测包含剪接基准测试的实验数据
数据来源
论文“Benchmarking splice variant prediction algorithms using massively parallel splicing assays”（Smith and Kitzman, 2023）
适用场景
- 生物信息学算法评估：用于对剪接变体预测算法的性能进行基准测试和比较分析
- 大规模平行剪接实验研究：支持基于大规模平行剪接实验数据的算法验证与优化
- 计算生物学工具开发：为剪接变体预测相关的Python模块开发提供测试数据与参考实现
- 基因组学数据分析：辅助研究剪接变体在基因表达调控中的作用机制
