Arc Virtual Cell Atlas|细胞生物学数据集|生物信息学数据集

Arc虚拟细胞图谱是一个由高质量、经过审查的开放数据集组成的集合，旨在加速虚拟细胞模型的创建。该图谱包括来自超过3.3亿个细胞（数量还在增长）的观测数据和扰动数据。

原始信息汇总

Arc Virtual Cell Atlas 数据集概述

数据集简介

• 名称：Arc Virtual Cell Atlas
• 性质：高质量、经过整理、开放的数据集集合
• 目的：加速虚拟细胞模型的创建
• 数据规模：包含超过3.3亿个细胞的观测和扰动数据（持续增长中）

数据集组成

1. Tahoe-100M

   • 来源：Tahoe’s (https://www.tahoebio.ai/)
   • 文档：Documentation

2. scBaseCamp

   • 来源：Arc’s (https://arcinstitute.org/)
   • 特点：由AI代理整理
   • 文档：Documentation

数据来源

• 初始数据集由Tahoe-100M和Arc的scBaseCamp数据集构成

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Arc Virtual Cell Atlas 数据集的构建，是基于高质量、经过严格筛选的开放数据集，旨在加速虚拟细胞模型的创建。该数据集的初步构建采用了Vevo的Tahoe-100数据集与Arc的AI代理筛选的scBaseCamp数据集作为启动框架，进而整合了超过3.3亿个细胞的观测数据与扰动数据，并且数据量仍在持续增长。

使用方法

使用Arc Virtual Cell Atlas数据集，用户需遵循数据集的使用规范与版权声明。数据集的访问与下载可以通过官方提供的文档说明进行，其中包含了Tahoe-100与scBaseCamp两个子数据集的详细使用指南，用户可根据具体需求，选择合适的数据类型进行虚拟细胞模型的构建与研究。

背景与挑战

背景概述

Arc Virtual Cell Atlas乃是一项旨在加速虚拟细胞模型构建的宏大工程，汇集了高质量、经过严格审查的开放数据集。该数据集的创建，受益于Vevo公司的Tahoe-100数据集以及Arc研究所的人工智能代理审核的scBaseCamp数据集的初步启动，包含了超过3.3亿个细胞的观测和扰动数据，并且数据量仍在持续增长。自其问世以来，Arc Virtual Cell Atlas在生物学、细胞学以及计算生物学等领域产生了显著影响，为研究人员提供了一个宝贵的资源，以促进对细胞行为和功能的深入理解。

当前挑战

尽管Arc Virtual Cell Atlas为细胞模型研究提供了强有力的数据支撑，但在其构建过程中亦面临诸多挑战。首先，高质量数据的收集与整合要求严格的标准和精确的技术，以确保数据的准确性和可用性。其次，数据集的持续扩展和维护需要大量的计算资源和人力投入。此外，如何有效地利用这些数据来解决具体生物学问题，如细胞信号转导、代谢途径模拟等，也是当前研究中的一个重要挑战。

常用场景

经典使用场景

在细胞生物学与计算生物学领域，Arc Virtual Cell Atlas 数据集的典型应用场景是支持研究人员构建高质量、精确的虚拟细胞模型。通过整合超过3.3亿个细胞的观测与扰动数据，该数据集为模拟细胞行为提供了一个丰富的信息资源库，从而助力于细胞生理机制的研究。

解决学术问题

该数据集解决了在创建虚拟细胞模型时，因缺乏全面且高质量的数据支持而导致的模型准确性和可靠性问题。它不仅促进了细胞行为的深入理解，而且对于疾病模拟和药物研发等学术研究具有重大意义，极大地推动了相关领域的科研进展。

实际应用

在实际应用中，Arc Virtual Cell Atlas 数据集可被用于生物医学研究，如疾病机理的研究、药物反应的预测，以及个性化医疗方案的制定。此外，它也为教育领域提供了教学资源，帮助学生更好地理解细胞结构与功能。

数据集最近研究

最新研究方向

在细胞生物学领域，Arc Virtual Cell Atlas数据集以其高质量的观测和扰动数据，为构建虚拟细胞模型提供了重要资源。近期研究集中于利用此数据集进行深度学习模型的训练，以实现对细胞行为的精准预测。其研究方向不仅推动了单细胞分析技术的发展，而且对于疾病建模和药物开发等前沿研究领域具有重大影响，成为推动生物医学研究的重要力量。