表型基因嵌入向量分析数据集_Phenotype_Gene_Embedding_Vector_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：基因组学, 表型, 嵌入向量, 文本分析, 机器学习, 生物信息学, 知识图谱, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自公开生物医学数据库的数据，记录了表型和基因的嵌入向量，以及对应的描述信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于全球生物医学研究，未限定具体地理范围。
数据维度：
* gene_embeddings.csv：基因的嵌入向量。
* phenotype_embeddings.csv：表型的嵌入向量，包含“Unnamed: 0”（索引）、“0”（表型名称）、“gpt_description”（GPT生成的表型描述）和“embedding”（嵌入向量）字段。
* opentargets_step2.for_llm.tsv：用于LLM（大型语言模型）处理的中间数据。
* opentargets_step2.labels：标签数据。
数据格式：数据以CSV和TSV格式提供，便于数据分析和模型训练。数据来源包括公开的生物医学知识库，并经过预处理。
该数据集适合用于基因与表型关联分析、生物医学文本分析和知识图谱构建等领域。
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：适用于生物信息学、计算生物学等领域的学术研究，如基因功能预测、疾病相关基因识别、表型语义分析等。
行业应用：可为生物制药、精准医疗等行业提供数据支持，尤其在药物靶点发现、疾病诊断、个性化治疗方案制定等方面具有潜在价值。
决策支持：支持生物医学研究领域的决策制定和数据驱动的策略优化。
教育和培训：可作为生物信息学、机器学习等相关课程的实践数据集，帮助学生和研究人员深入理解基因与表型之间的关系。
此数据集特别适合用于探索基因与表型之间的复杂关联，构建预测模型，并提升对生物医学现象的理解。
