Algae Senate 补充数据 S9:Halothece 前瞻性边验证

该数据集为 Algae Senate 研究的补充数据 S9,聚焦 Halothece 重分析的前瞻性边验证,包含 S1 行、访问前冻结与访问后规范格式修订、公开 GSE205640 来源与规范表、冻结分析程序与结果、独立验证程序与结果、仅支持性 TPM 检查、文献审计轨迹、基因、转录组与通路对照,以

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2026-10-07 更新
浏览 10
基因组knowledge graphalgaecyanobacterialarge language modelprovenancehypothesis generation
Algae Senate — Supplementary Data S9: Halothece prospective edge validation

基本信息

模态
基因组
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-07
版本
2026-10-04 submission package

资源简介

Algae Senate 补充数据 S9:Halothece 前瞻性边验证

Algae Senate — Supplementary Data S9: Halothece prospective edge validation

该数据集为 Algae Senate 研究的补充数据 S9,聚焦 Halothece 重分析的前瞻性边验证,包含 S1 行、访问前冻结与访问后规范格式修订、公开 GSE205640 来源与规范表、冻结分析程序与结果、独立验证程序与结果、仅支持性 TPM 检查、文献审计轨迹、基因、转录组与通路对照,以及 CAMERA 相关性敏感性程序与输出。数据为模型衍生或确定性处理输出,不重新分发出版商许可的全文,可用于知识图谱增强的 AI 协同科学家场景下的可复现性验证与假设生成研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):补充数据 S9:Halothece 重分析的确切 S1 行、其访问前冻结和访问后规范格式修订、公开的 GSE205640 来源和规范表、冻结的分析程序和结果、独立验证程序和结果、仅支持性 TPM 检查、文献审计轨迹、基因、转录组和通路对照,以及 CAMERA 相关性敏感性程序和输出。补充至《The Algae Senate: a knowledge-graph-augmented AI co-scientist》。记录为模型衍生或确定性处理输出;不重新分发出版商许可的全文。

【主题与分类】

主题标签:knowledge graph、algae、cyanobacteria、large language model、provenance、hypothesis generation。本站分类:肿瘤/间变性大细胞淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23212335

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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    • 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。

数据说明

补充数据S9:Halothece再分析的确切S1行、其访问前冻结与访问后规范格式修订、公开的GSE205640源表与规范表、冻结的分析程序与结果、独立验证程序与结果、仅作支持的TPM检查、文献审计追踪、基因、转录组与通路对照,以及CAMERA相关性敏感性程序与输出。为《藻类参议院:一种知识图谱增强的AI联合科学家》的补充材料。记录为模型衍生或确定性处理输出;不重新分发任何出版商授权全文。

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

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