小鼠病毒感染研究数据集

该数据集来自一项针对小鼠病毒感染的受控实验室研究,包含感染组与未感染组小鼠的基因表达数据和免疫应答测量结果。数据以带标签的 CSV 文件形式提供,并附有一个使用支持向量机(SVM)进行分类的示例 Jupyter Notebook

Batuhan ŞahanBatuhan Şahan
google_dataset
2025-03-27 更新
浏览 8
基因组分类classificationbiologyhealthcaremedicinegenetics
Mouse Viral Infection Study Dataset

基本信息

模态
基因组
大小
0.000015297 GB
任务类型
分类
许可
CC BY-SA 4.0
创建/更新时间
2025-03-27
版本
v1

资源简介

小鼠病毒感染研究数据集

Mouse Viral Infection Study Dataset

该数据集来自一项针对小鼠病毒感染的受控实验室研究,包含感染组与未感染组小鼠的基因表达数据和免疫应答测量结果。数据以带标签的 CSV 文件形式提供,并附有一个使用支持向量机(SVM)进行分类的示例 Jupyter Notebook。该数据集适用于二分类、特征选择和生物标志物发现等生物医学场景,可帮助研究者和学生理解如何通过计算建模基因层面的生物学应答来检测感染状态(来源 Kaggle,CC BY-SA 4.0 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025-03-27。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集来自一项针对小鼠病毒感染的受控实验室研究。它包含从感染和未感染小鼠中采集的基因表达数据和免疫应答测量结果。主要目标是探索机器学习算法,特别是支持向量机(SVM),能否基于这些生物学特征准确分类每只小鼠的感染状态。该数据集非常适合生物医学背景下的二分类、特征选择和生物标志物发现项目。包含:一个带标签样本的 CSV 文件;一个使用 SVM 进行分类的示例 Jupyter Notebook。灵感:该数据集的组织旨在帮助学生和研究人员理解如何通过计算建模基因层面的生物学应答来检测感染。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 15.30 KB。

【主题与分类】

主题标签:classification、biology、healthcare、medicine、genetics。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://www.kaggle.com/datasets/brsahan/mouse-viral-infection-study-dataset

使用许可:CC BY-SA 4.0。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

需登录

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

暂未开放

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://kaggle.com/datasets/brsahan/mouse-viral-infection-study-dataset

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 15.3 KB。

数据说明

Batuhan Şahan (2025). Mouse Viral Infection Study Dataset [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/brsahan/mouse-viral-infection-study-dataset

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案