Hack90/ncbi_genbank_part_38

--- configs: - config_name: default data_files: - split: train path: data/train-* dataset_info: features: - name: id dtype: string - name: sequence dtype: string - name: name dtype: string - name: description dtype: string - name: features dtype: int64 - name: seq_length dtype: int64 splits: - name: train num_bytes: 32814010540 num_examples: 1135 download_size: 0 dataset_size: 32814010540 --- # Dataset Card for "ncbi_genbank_part_38" [More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)配置项： - 配置名称：默认（default） 数据文件： - 拆分集：训练集（train） 路径：data/train-* 数据集信息： 特征字段： - 字段名：标识符（id），数据类型：字符串 - 字段名：序列（sequence），数据类型：字符串 - 字段名：名称（name），数据类型：字符串 - 字段名：描述（description），数据类型：字符串 - 字段名：特征（features），数据类型：64位整型（int64） - 字段名：序列长度（seq_length），数据类型：64位整型（int64） 拆分集信息： - 拆分集名称：训练集（train） 字节数：32814010540 样本数量：1135 下载大小：0 数据集总大小：32814010540 # "ncbi_genbank_part_38"数据集卡片 [需补充更多信息](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

原始信息汇总

数据集概述

数据集配置

• 配置名称: default
• 数据文件:
  • 分割: train
  • 路径: data/train-*

数据集信息

• 特征:

  • 名称: id
    • 数据类型: string
  • 名称: sequence
    • 数据类型: string
  • 名称: name
    • 数据类型: string
  • 名称: description
    • 数据类型: string
  • 名称: features
    • 数据类型: int64
  • 名称: seq_length
    • 数据类型: int64

• 分割:

  • 名称: train
    • 字节数: 32814010540
    • 样本数: 1135

• 下载大小: 0

• 数据集大小: 32814010540

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在生物信息学领域，基因组数据的系统化整合对于揭示生命奥秘至关重要。Hack90/ncbi_genbank_part_38数据集源自美国国家生物技术信息中心（NCBI）的GenBank数据库，该数据库是全球最权威的核酸序列公共存储库之一。该数据集通过提取GenBank中特定分区（第38部分）的序列记录构建而成，每条记录包含唯一的标识符（id）、完整的核苷酸序列（sequence）、序列名称（name）、功能描述（description）、特征标记（features）以及序列长度（seq_length）等关键字段。数据以Parquet格式存储，并划分为单个训练集（train），共包含1135条样本，总数据量约为32.8 GB，充分保留了原始数据库中的结构化和非结构化信息。

使用方法

使用该数据集时，研究者可通过Hugging Face的datasets库直接加载，无需手动下载。加载命令为`from datasets import load_dataset; dataset = load_dataset("Hack90/ncbi_genbank_part_38")`，返回的Dataset对象包含id、sequence、name等字段。对于序列分析任务，可将sequence字段作为输入，结合description和features字段进行监督学习。数据格式为Parquet，支持高效列式存储和读取，适合在内存受限的环境下处理大规模序列。建议配合生物信息学工具（如Biopython）解析序列信息，或使用深度学习框架（如PyTorch）构建序列模型，以挖掘基因组中的模式与功能关联。

背景与挑战

背景概述

随着高通量测序技术的迅猛发展，生物序列数据呈指数级增长，为基因组学、进化生物学及精准医学等领域带来了前所未有的数据驱动研究机遇。NCBI GenBank作为全球最权威的核酸序列数据库，汇聚了来自不同物种的遗传信息，是生物信息学研究的基石资源。Hack90/ncbi_genbank_part_38数据集构建于大规模GenBank数据之上，由研究人员于近期整理发布，旨在为自然语言处理与生物序列分析交叉领域提供标准化训练样本。该数据集包含1135条序列样本，每条记录涵盖序列标识、碱基序列、物种名称、功能描述及序列长度等结构化信息，为深度学习模型在基因序列分类、功能预测及序列生成等任务上的性能评估提供了高质量基准，对推动生物序列表示学习与知识发现具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战之一是生物序列数据固有的高维稀疏性与长程依赖关系，使得传统机器学习模型难以有效捕获序列中的复杂模式与进化保守区域。此外，GenBank数据来源多样，序列注释质量参差不齐，部分条目存在命名不一致、功能描述缺失或错误标注等问题，增加了模型训练过程中的噪声干扰。构建过程中，研究人员需应对海量原始数据的清洗与标准化处理，包括去除冗余序列、统一格式规范以及处理不同物种间的序列长度差异，这些步骤对计算资源与算法设计提出了严苛要求。同时，如何设计能够兼顾序列局部模体与全局拓扑结构的特征提取方法，仍是该领域亟待突破的瓶颈。

常用场景

经典使用场景

在生物信息学与计算基因组学领域，Hack90/ncbi_genbank_part_38数据集作为GenBank数据库的精选子集，承载了丰富的核酸序列及其注释信息。其经典使用场景聚焦于大规模基因组序列的深度学习建模，例如利用长序列（部分样本可达数万碱基）训练循环神经网络或Transformer架构，以捕捉基因结构、调控元件或进化保守模式。研究者常将其作为预训练语料库，构建面向原核或真核生物的序列表示模型，从而提升下游任务如基因预测、非编码RNA鉴定的精度。

解决学术问题

该数据集有效解决了基因组学研究中高质量标注序列稀缺的瓶颈问题。通过提供包含物种描述、功能特征及序列长度元数据的结构化样本，它支撑了序列比对算法的性能评估、基因组组装纠错策略的验证，以及进化生物学中趋同与趋异模式的量化分析。其意义在于为可重复性研究奠定数据基础，推动从序列到功能的推断范式从规则驱动转向数据驱动，加速了致病突变位点挖掘与抗生素耐药性基因发现等关键议题的突破。

实际应用

在实际应用中，该数据集赋能了临床微生物快速诊断系统的开发。基于其序列与特征标签，可训练模型自动识别耐药基因标记，辅助医生在数小时内而非传统数天内确定感染病原体的抗性谱。此外，它被整合到合成生物学设计平台中，用于优化基因回路中启动子与编码区的兼容性预测，降低人工试错成本。在农业领域，通过分析作物基因组中的抗逆相关序列，该数据助力了耐旱或抗病品种的分子标记辅助育种。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于大规模基因组序列数据的结构化存储与高效检索，为生物信息学前沿研究提供了关键支撑。当前，随着宏基因组学与精准医学的迅猛发展，NCBI GenBank数据库作为全球核酸序列的权威来源，其分片数据（如Part 38）在训练深度学习模型进行基因功能预测、序列比对优化及病原体溯源中扮演着核心角色。尤其在新冠疫情后，病毒变异监测与跨物种传播分析的需求激增，此类数据集加速了基于Transformer架构的基因组语言模型（如DNABERT、Genomic Foundation Models）的迭代，推动了从序列到表型的端到端预测能力，进而深刻影响了疾病诊断、药物靶点发现及生物安全预警等领域的范式变革。