数据集概述
本数据集为2021年人类蛋白质图谱单细胞分类竞赛的训练数据，包含不同分辨率的PNG图像文件、图像标签文件及测试集提交样例文件，用于预测图像中每个细胞的蛋白质细胞器定位标签，涉及19种不同标签类型。
文件详解
- 训练与测试图像文件：
- train.zip：训练集图像压缩包，包含16位PNG格式图像，分辨率为1728x1728、2048x2048或3072x3072，每个样本含4个不同滤镜文件（[filename]_[filter color].png），对应微管（红）、细胞核（蓝）、内质网（黄）、目标蛋白（绿）通道
- test.zip：测试集图像压缩包，含PNG格式图像，部分数据隐藏
- 标签与提交文件：
- train.csv：训练集图像标签文件，包含ID（样本基础文件名）和Label（图像级标签）列
- sample_submission.csv：测试集提交样例文件，包含ID列，用于指导提交格式
适用场景
- 生物信息学研究：分析蛋白质在细胞内的亚细胞定位模式
- 机器学习分类任务：训练单细胞蛋白质定位分类模型
- 细胞生物学研究：探究不同细胞类型中蛋白质分布特征
- 生物图像分析：开发细胞分割与标签预测算法
