单细胞药物扰动实验结果与模型训练数据集_Single_cell_Drug_Perturbation_Experiment_and_Model_Training_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：单细胞测序, 药物扰动, 细胞嵌入, 深度学习, 模型训练, 生物信息学, 基因表达, 药物反应
数据概述：
该数据集包含来自单细胞药物扰动实验的数据，记录了细胞在不同药物处理下的基因表达变化情况，以及用于训练深度学习模型的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一次实验的静态快照。
地理范围：数据源于特定生物医学研究，未限定地理范围。
数据维度：数据集包含多种类型的数据，包括：
adata_train_pp.h5ad: 预处理后的训练数据，用于模型训练。
cpa_pert_cell_embeddings.h5ad：细胞嵌入数据，用于分析细胞对药物的反应。
cpa_pert_embeddings.h5ad：药物扰动嵌入数据，用于分析药物对细胞的影响。
CPA_info.json：实验相关信息，可能包含药物、细胞类型等元数据。
history.csv：模型训练过程中的历史记录，包括损失函数、评估指标等。
model.pt：训练好的深度学习模型。
数据格式：数据以多种格式提供，包括H5AD、JSON、PT和CSV，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于生物医学研究，已进行预处理和模型训练，方便用户直接使用。
该数据集适合用于单细胞生物学研究、药物发现、个性化医疗等领域。
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：适用于单细胞生物学、药物基因组学等领域的学术研究，如药物作用机制分析、细胞状态预测等。
行业应用：为生物制药、医疗诊断等行业提供数据支持，特别是在药物筛选、靶点发现、疗效预测等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，加速新药的发现与验证。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解单细胞数据分析和深度学习模型构建。
此数据集特别适合用于探索药物对细胞的影响规律，构建预测细胞对不同药物反应的模型，从而加速药物研发进程，推动精准医疗的发展。
