酵母细胞分类迁移学习数据集YeastCellClassificationTransferLearningDataset-yazxnn
数据来源：互联网公开数据
标签：酵母细胞, 基因表达, 蛋白质功能, 细胞分类, 迁移学习, 表格数据, 生物信息学, 机器学习
数据概述：
该数据集包含酵母细胞的基因表达数据，以及对应的细胞分类信息，适用于研究和应用迁移学习方法。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源于酵母细胞，不限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含两个主要部分：
1. N.csv：包含103个属性（Att1-Att103），代表基因表达水平或其他细胞特征。
2. y.csv：包含细胞的分类标签。
数据格式：主要以CSV格式存储，便于数据处理和分析。数据集分为yeast_downstream和yeast_upstream两个子集，可能分别代表不同的实验条件或分类任务。
来源信息：数据来源于公开的酵母细胞相关研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于生物信息学、机器学习等领域的研究，尤其适用于探索迁移学习在细胞分类任务中的应用。
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、基因组学、蛋白质组学等领域的学术研究，例如酵母细胞功能预测、基因表达调控机制研究等。
行业应用：可以为生物技术和制药行业提供数据支持，特别是在药物靶点发现、生物标志物识别等领域。
决策支持：支持科研人员和工程师进行细胞分类模型的开发和优化，并为相关研究提供数据支撑。
教育和培训：可作为生物信息学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解细胞数据分析和迁移学习方法。
此数据集特别适合用于探索不同细胞状态下的基因表达模式，以及验证迁移学习方法在细胞分类任务中的有效性，从而提升分类准确率和模型泛化能力。
