基因与表型关系嵌入数据集GeneandPhenotypeRelationshipEmbeddingDataset-bhmaop
数据来源：互联网公开数据
标签：基因组学, 表型组学, 机器学习, 嵌入向量, 生物医学, 文本分析, 知识图谱, 关联分析
数据概述：
该数据集包含来自生物医学领域的数据，记录了基因和表型之间的关系，并提供了相关的嵌入向量表示。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，反映了特定时间点的基因和表型信息。
地理范围：数据覆盖范围不明确，但由于涉及基因和表型，可能涵盖全球生物医学研究领域。
数据维度：数据集主要包括基因和表型的嵌入向量，以及对应的描述信息。具体包括：gene_embeddings.csv（基因嵌入向量）、phenotype_embeddings.csv（表型嵌入向量）、opentargets_step2.for_llm.tsv（基因和表型关联信息，tsv格式）以及opentargets_step2.labels（标签文件，用于辅助分析）。
数据格式：数据以CSV和TSV格式提供，方便进行数据分析和处理。其中，phenotype_embeddings.csv包含“Unnamed: 0”、“0”、“gpt_description”（GPT生成的表型描述）和“embedding”（表型嵌入向量）四个字段。
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、计算生物学和生物医学领域的学术研究，如基因功能预测、疾病关联分析、药物靶点发现等。
行业应用：可以为生物技术公司和制药企业提供数据支持，特别是在基因组学数据分析、药物研发、个性化医疗等领域。
决策支持：支持生物医学研究人员和临床医生进行数据驱动的决策，例如辅助疾病诊断、预测治疗效果等。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解基因与表型之间的复杂关系。
此数据集特别适合用于探索基因与表型之间的内在联系，构建预测模型，并提升对生物学过程的理解，从而加速药物研发和疾病治疗。
