多模态单细胞数据集成CITE-seq特征数据集-2021年-alexandervc

多模态单细胞数据集成CITE-seq特征数据集-2021年-alexandervc 数据来源：互联网公开数据 标签：单细胞测序,CITE-seq,多模态,生物信息学,特征提取,细胞研究,数据分析

数据概述： 本数据集包含208个特征，来源于CITE-seq部分的数据，是“Open Problems - Multimodal”竞赛中的一个组成部分，数据集链接为https://www.kaggle.com/competitions/open-problems-multimodal/leaderboard。这些特征中，包括64个通过TruncSVD方法提取的主成分，以及144个原始特征。数据集主要用于支持机器学习模型的训练和评估。

数据用途概述： 该数据集适用于单细胞测序数据的分析、多模态数据分析、细胞类型识别、生物信息学研究以及机器学习模型的开发和优化。研究人员和数据科学家可以利用此数据集进行特征选择、模型训练和性能评估，从而深入理解细胞的异质性和生物学特性。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握单细胞测序和多模态数据分析的基本方法和技术。