有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
The Plant Metabolic Network (PMN)|植物代谢数据集|生物信息学数据集
收藏www.plantcyc.org2024-10-26 收录
下载链接：
http://www.plantcyc.org/
下载链接
链接失效反馈资源简介：
The Plant Metabolic Network (PMN) 是一个综合性的数据库，旨在整合和提供关于植物代谢途径的信息。该数据集包括了多种植物的代谢途径、酶、基因和代谢产物等详细信息，支持植物生物学和代谢工程的研究。
提供机构：
www.plantcyc.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
The Plant Metabolic Network (PMN) 数据集的构建基于对多种植物代谢途径的系统性整合与分析。该数据集通过收集和整合来自不同植物物种的代谢数据，包括基因组、转录组和蛋白质组信息，以及代谢物的浓度和通量数据。这些数据经过标准化处理和注释，以确保跨物种的可比性和一致性。此外，PMN 还利用先进的生物信息学工具和算法，对代谢网络进行建模和模拟，从而揭示植物代谢的复杂性和动态变化。
特点
PMN 数据集的特点在于其高度综合性和跨物种的广泛覆盖。该数据集不仅包含了大量植物物种的代谢数据，还涵盖了从基因到代谢物的全链条信息，为研究者提供了全面的代谢网络视图。此外，PMN 数据集的注释和标准化处理使其在不同研究之间具有高度的可重复性和可比性。通过整合多种数据源和先进的分析工具，PMN 能够揭示植物代谢网络中的关键节点和调控机制。
使用方法
PMN 数据集的使用方法多样，适用于多种研究目的。研究者可以通过该数据集进行代谢途径的系统性分析，识别关键代谢物和酶，以及探索代谢网络的调控机制。此外，PMN 数据集还可用于开发和验证代谢模型，预测植物在不同环境条件下的代谢响应。研究者还可以利用 PMN 数据集进行跨物种比较，揭示植物代谢的进化和适应性变化。通过整合和分析 PMN 数据集，研究者能够获得对植物代谢网络的深入理解，并为植物生物技术和农业生产提供科学依据。
背景与挑战
背景概述
植物代谢网络（The Plant Metabolic Network, PMN）是一个专注于植物代谢途径和生物化学反应的综合性数据库，由全球多个研究机构和科学家共同构建。该数据集的创建旨在系统地整合和分析植物代谢数据，以揭示植物在不同环境条件下的代谢机制。PMN的核心研究问题包括代谢途径的鉴定、代谢物的定量分析以及代谢网络的动态模拟。自其创建以来，PMN已成为植物生物学和代谢工程领域的重要资源，极大地推动了植物代谢研究的进展。
当前挑战
尽管PMN在植物代谢研究中具有重要地位，但其构建和维护过程中仍面临诸多挑战。首先，植物代谢数据的多样性和复杂性使得数据整合和标准化成为一个巨大的挑战。其次，由于植物代谢途径的多样性和环境依赖性，准确模拟和预测代谢网络的动态行为也极具挑战性。此外，随着高通量技术的发展，如何有效处理和分析海量数据，确保数据的质量和可靠性，也是PMN面临的重要问题。
发展历史
创建时间与更新
The Plant Metabolic Network (PMN) 创建于2005年，旨在整合和标准化植物代谢途径的数据。自创建以来，PMN定期更新，最近一次重大更新发生在2021年，以反映最新的植物代谢研究成果。
重要里程碑
PMN的重要里程碑包括2007年首次发布全面的植物代谢途径数据库，以及2012年引入自动化数据整合和验证系统，显著提高了数据质量和一致性。2016年，PMN与多个国际植物研究机构合作，扩展了其数据覆盖范围，涵盖了更多物种和代谢途径。
当前发展情况
当前，PMN已成为植物代谢研究领域的重要资源，提供了详尽的代谢途径信息和交互式工具，支持全球科研人员进行深入分析。PMN的贡献不仅在于数据的丰富性和准确性，还在于其推动了跨学科合作，促进了植物生物学、农业科学和环境科学的发展。通过持续的技术创新和数据更新，PMN将继续在植物代谢研究中发挥关键作用。
发展历程
- The Plant Metabolic Network (PMN) 首次发表，标志着植物代谢网络研究的开始。
- PMN 首次应用于植物代谢途径的系统性分析，为后续研究奠定了基础。
- PMN 数据集扩展至涵盖更多植物物种，增强了其多样性和应用范围。
- PMN 引入新的数据整合和可视化工具，提升了数据分析的效率和准确性。
- PMN 数据集被广泛应用于植物代谢工程和生物信息学研究，成为该领域的重要资源。
- PMN 发布了其最新的数据更新，包括更多物种的代谢途径信息和改进的数据处理方法。
常用场景
经典使用场景
在植物代谢研究领域，The Plant Metabolic Network (PMN) 数据集被广泛用于解析植物代谢途径的复杂性。通过整合来自不同植物物种的代谢数据，PMN 提供了一个全面的平台，用于分析和比较不同植物间的代谢网络结构。这一数据集的经典使用场景包括代谢途径的重构、基因功能预测以及代谢物在不同环境条件下的动态变化研究。
解决学术问题
PMN 数据集在解决植物代谢领域的多个学术问题上发挥了关键作用。它不仅帮助研究人员识别和验证新的代谢途径，还促进了跨物种的代谢网络比较研究，从而揭示了植物适应不同环境压力的代谢机制。此外，PMN 数据集还为代谢工程和合成生物学提供了宝贵的资源，推动了植物生物技术的创新和发展。
衍生相关工作
基于 PMN 数据集，许多相关研究工作得以展开。例如，一些研究团队利用 PMN 数据集开发了新的代谢网络模型，用于预测植物在不同生长条件下的代谢响应。此外，PMN 数据集还激发了大量关于植物次生代谢物功能的研究，这些研究不仅深化了我们对植物代谢的理解，还为药物发现和开发提供了新的方向。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
Breast Cancer Dataset
该项目专注于清理和转换一个乳腺癌数据集，该数据集最初由卢布尔雅那大学医学中心肿瘤研究所获得。目标是通过应用各种数据转换技术（如分类、编码和二值化）来创建一个可以由数据科学团队用于未来分析的精炼数据集。
github 收录
中国交通事故深度调查（CIDAS）数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息，以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例，单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征，探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源，为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 收录
AISHELL/AISHELL-1
Aishell是一个开源的中文普通话语音语料库，由北京壳壳科技有限公司发布。数据集包含了来自中国不同口音地区的400人的录音，录音在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行，并下采样至16kHz。通过专业的语音标注和严格的质量检查，手动转录的准确率超过95%。该数据集免费供学术使用，旨在为语音识别领域的新研究人员提供适量的数据。
hugging_face 收录
中国行政区划shp数据
中国行政区划数据是重要的基础地理信息数据，目前不同来源的全国行政区划数据非常多，但能够开放获取的高质量行政区域数据少之又少。基于此，锐多宝的地理空间制作一套2013-2023年可开放获取的高质量行政区划数据。该套数据以2022年国家基础地理信息数据中的县区划数据作为矢量基础，辅以高德行政区划数据、天地图行政区划数据，参考历年来民政部公布的行政区划为属性基础，具有时间跨度长、属性丰富、国界准确、更新持续等特性。 中国行政区划数据统计截止时间是2023年2月12日，包含省、市、县、国界、九段线等矢量shp数据。该数据基于2020年行政区划底图，按时间顺序依次制作了2013-2023年初的行政区划数据。截止2023年1月1日，我国共有34个省级单位，分别是4个直辖市、23个省、5个自治区和2个特别行政区。截止2023年1月1日，我国共有333个地级单位，分别是293个地级市、7个地区、30个自治州和3个盟，其中38个矢量要素未纳入统计（比如直辖市北京等、特别行政区澳门等、省直辖县定安县等）。截止2023年1月1日，我国共有2843个县级单位，分别是1301个县、394个县级市、977个市辖区、117个自治县、49个旗、3个自治旗、1个特区和1个林区，其中9个矢量要素未纳入县级类别统计范畴（比如特别行政区香港、无县级单位的地级市中山市东莞市等）。
CnOpenData 收录
AgiBot World
为了进一步推动通用具身智能领域研究进展，让高质量机器人数据触手可及，作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子，智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思，重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目，旨在构建国际领先的开源技术底座，标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集，AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍，场景范围覆盖面扩大 100 倍，数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能，从抓取、放置、推、拉等基础操作，到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互，几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。
github 收录