基因表达量预测数据集GeneExpressionPredictionDataset-heeramhashmi
数据来源：互联网公开数据
标签：基因组学, 基因表达, 机器学习, 预测模型, 生物信息学, 基因分析, 组学数据, 基因调控
数据概述：
该数据集包含来自基因表达研究的数据，记录了不同基因的表达量信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时间点的基因表达快照。
地理范围：数据来源未明确，一般为生物学研究中常用的细胞系或组织样本。
数据维度：数据集包括“id”字段作为样本标识，以及多个基因的表达量数据，基因由“ENSG”开头的基因ID标识。
数据格式：CSV格式，包含train.csv, test.csv, sample.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。数据已进行预处理，可以直接用于建模。
该数据集适合用于基因表达量的预测模型构建、基因功能分析、疾病相关基因的研究等。
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、基因组学领域的学术研究，如基因表达调控机制研究、疾病相关基因识别、基因表达量预测模型构建等。
行业应用：为生物制药、基因检测等行业提供数据支持，尤其是在药物靶点发现、个性化医疗、疾病诊断等方面。
决策支持：支持科研机构和企业在基因研究领域的决策制定和技术研发。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解基因表达相关知识，并进行数据分析和模型训练。
此数据集特别适合用于探索基因表达量与不同因素之间的关系，构建预测模型，并进行基因功能注释和疾病相关基因的识别，从而帮助研究者深入理解基因表达的规律与趋势。
