体细胞病理图像分析大模型数据集该数据集涵盖了大量高质量的病理切片图像及其关联的临床病理报告。旨在支持肿瘤检测、病变分析、早期疾病筛查以及人工智能模型的开发与验证。具体包括以下数据结构:样本编号:每个样本的唯一标识。采集日期:图像的采集时间。采集部位:病理图像对应的人体部位。图像尺寸、分辨率:图像的像素大小和扫描精度。图像通道:图像的颜色通道。染色方法:病理切片染色方法。放大倍数:图像采集的显微镜放大倍数。图像分析工具:分析图像的软件工具。标注信息:图像的标注内容。病理报告(临床):描述病变特征、诊断意见等文本信息。诊断模型描述:AI 诊断模型的简要描述。诊断模型结果输出:AI 诊断模型的预测结果。准确性:诊断模型输出结果与临床报告一致性的量化评估。
人类基因染色体分类大模型数据集该数据集涉及基因变异、基因功能、表型信息和测序技术等多个维度的数据,旨在为基因组学研究、疾病关联研究、个性化医疗和精准治疗提供强大的支持。具体包括:样本ID:该字段记录每个样本的唯一标识符,染色体带型:表示基因所处的染色体带型,染色体长度(Mb):记录染色体的总长度,着丝粒位置(Mb):记录染色体着丝粒的位置,基因编号:每个基因的唯一标识符,基因长度(kb):记录基因的长度,基因位置:基因在染色体上的具体位置,基因功能:描述基因在生物体内的功能,通路信息:描述基因所属的生物学通路,外显子数:该基因的外显子(编码区域)的数量,内含子数:该基因的内含子(非编码区域)的数量,是否存在变异点位:指示该基因是否包含的变异位点,变异点位信息:记录基因中的变异点位,表型信息:记录与基因变异相关的临床表型,测序技术描述:记录用于基因组分析的测序平台和技术,基因组功能注释:基因组功能的注释内容,实验条件:样本处理的实验条件;分类结果:基于基因功能和表型信息,结合其他调整系数(如基因长度、基因变异、实验条件等),对基因进行染色体分类。
癌症诊断治疗预测病理学大模型数据集该数据集涵盖了患者的个人背景、癌症诊断、治疗方案、治疗效果、不良反应以及复发风险等多个维度。具体包括:患者年龄:患者的年龄;性别:患者的性别;既往病史:患者的既往病史;肿瘤类型:患者的癌症类型;临床分期:根据TNM分期系统(肿瘤大小、淋巴结受累情况、是否转移)对癌症的临床分期;分化程度:肿瘤细胞的分化程度;肿瘤位置:肿瘤所在的位置;肿瘤大小及形态:肿瘤的大小和形态;免疫组化标志物:用于肿瘤标记的免疫组化染色标志物;浸润深度:肿瘤侵入周围组织的深度;基因突变:患者肿瘤中发现的基因突变类型;临床治疗方案:患者接受的治疗方案;治疗效果:患者治疗后的效果,反映了治疗的有效性;不良反应:患者在接受治疗过程中出现的副作用或不良反应;不良生活习惯:患者的不良生活习惯;环境暴露:患者所处的环境因素;复发风险(预测):基于患者的各项特征(如肿瘤类型、分期、治疗方案等),预测的复发风险类别。
人工智能生物芯片数据集该数据集主要用于人工智能生物芯片技术的研究与应用,涵盖了多种生物学研究和医学诊断中的关键指标。其核心内容包括芯片类型、探针功能、测量数据、以及准确度等信息,具体包括:芯片类型:芯片的类型;芯片功能:描述芯片的功能用途;探针ID:用于唯一标识每个探针的编号;探针类型:探针的类型;探针位置:探针在芯片上的具体位置;信号强度:反映芯片在该探针上的信号强度;背景噪声:探针位置上扫描到的背景噪声,影响信号的清晰度;信噪比:信号强度与背景噪声的比值,衡量信号的清晰度;重复性:芯片在不同实验中检测结果的一致性;灵敏性:芯片检测低丰度目标物的能力;特异性:片区分不同目标物质的能力,避免交叉反应;芯片测量结果:芯片实验测得的结果;真实结果:通过其他实验方法验证的真实结果;准确度:芯片测量结果与真实结果之间的一致性,用于评估芯片的性能。
人工智能合成生物大模型数据集该数据集涵盖了基因序列、蛋白质功能域、代谢通路、实验数据等多种类型的信息,具体包括:基因序列:包括不同的基因组序列数据;蛋白质功能域:蛋白质的功能域和结构域信息;蛋白质互作:记录蛋白质间的相互作用信息;代谢通路:涵盖了不同的代谢路径信息;基因调控:包含与基因表达相关的转录因子等信息;调控元件:调控元件信息;合成生物学模块:用于构建和优化合成生物学系统的标准化的基因元件和模块;合成路径设计:设计的合成路径信息;合成生物学工具:合成工具信息;基因表达:合成生物基因的表达水平;功能筛选:通过筛选获得的基因和蛋白质的功能信息;转录组学:合成生物基因的转录组数据;蛋白质组学:合成生物基因的蛋白质组学数据;酶活性:酶的活性信息;生长速率:合成生物的生长速率;代谢行为:合成生物的代谢行为;代谢途径:代谢途径信息;实验样本和材料:实验所用的微生物、酶等材料信息;实验条件和参数:实验的环境条件;基因设计优化方向:关于基因设计优化的目标。
肿瘤分子肽链特异性多靶点数据集该数据集涵盖多维度肿瘤分子信息,具体包括:分子名称:肿瘤相关的分子名称;相关肿瘤类型:特定肿瘤类型;肽链序列(简略):与肿瘤分子相关的肽链的氨基酸序列;分子与肽链相互作用:肿瘤分子与肽链之间的相互作用关系;肿瘤分子与肽链结合亲和力:描述肿瘤分子与肽链结合的亲和力;靶点名称:与肿瘤相关的靶点名称;靶点功能:靶点在肿瘤细胞中的功能;靶点在肿瘤中的表达:靶点在不同肿瘤类型中的表达情况;肿瘤特征:与肿瘤类型相关的特征信息;治疗策略:根据数据集中的分子特征、靶点功能、亲和力等信息,预测可能的治疗策略
免疫组化抗原大模型数据集该数据集涵盖了抗原信息、抗体信息、染色过程、染色结果、病理数据、临床信息等字段。具体包括:抗原名称:抗原的名称;抗原种类:抗原的分类;抗体名称:用于免疫组化染色的抗体的名称;抗体类型:抗体的类型;抗体特异性:抗体对特定抗原的结合特异性描述;染色协议:用于染色的详细步骤;染色结果评分:对染色结果的评分;阳性细胞数:染色结果中阳性细胞的数量;阳性面积比例:阳性区域占整个样本区域的比例;染色强度:染色结果的强度;病理类型:肿瘤的病理类型;病理分期:根据肿瘤的大小、转移情况等进行的病理分期;临床特征:患者的临床信息;治疗方案:患者接受的治疗方案;治疗效果:根据免疫组化结果和其他数据,预测治疗的效果。
人类基因DNA/RNA链综合大模型数据集该数据集涵盖DNA/RNA测序、基因变异分析、基因表达水平评估等多方面的数据,具体包括:DNA序列(后四位):记录基因的DNA序列信息;序列长度:DNA序列的长度;mRNA序列(后四位):记录转录本mRNA的序列信息;基因位置:基因在染色体上的位置;基因功能:基因的功能描述;测序技术:用于获取基因或RNA数据的测序技术;基因表达:记录基因的表达水平;变异信息:记录基因组中的突变信息;变异注释:对基因变异的功能影响进行注释;、蛋白质互作网络:基因所编码的蛋白质与其他蛋白质的相互作用信息;DNA甲基化信息:记录DNA的甲基化状态;组蛋白修饰:记录组蛋白的修饰信息;临床表型信息:记录相关的临床特征;疾病关联:记录基因或变异与特定疾病的关联。
实体肿瘤蛋白质组学标志物大模型数据集该数据集聚焦于肿瘤蛋白质组学标志物的多维度信息,包含了肿瘤类型、临床分期、肿瘤微环境、蛋白质信息(如结构、相互作用、修饰)、基因组变异、药物特性以及药物靶点等数据。具体包括:肿瘤类型:记录不同肿瘤类型的信息。临床分期:肿瘤的临床分期信息。临床病理:肿瘤的组织学类型、分化程度、肿瘤的恶性程度等。肿瘤微环境; 描述肿瘤周围微环境的免疫细胞浸润、血管生成、肿瘤相关成纤维细胞等信息,反映肿瘤的免疫逃逸机制和耐药性等。蛋白质结构信息: 蛋白质结构描述,包括蛋白质的三维结构、氨基酸序列信息、二级结构(如α螺旋、β折叠)等。蛋白质间的相互作用:记录不同蛋白质之间的相互作用,分析蛋白质在细胞内如何与其他蛋白质或分子形成复杂的网络。蛋白质表达:记录蛋白质在不同肿瘤组织中的表达水平。蛋白质修饰:包括蛋白质的各种翻译后修饰。基因组变异信息:记录肿瘤相关基因的突变信息。药物化学特性:记录药物的化学特性。药物靶点(预测):根据蛋白质组学、基因组学数据,预测药物可能的靶点。
中草药毒理药理数据集中草药名称:中草药的名称;科属分类:草药所属的植物科及属;药用部位:草药的常用药用部位;主要活性成分:草药中具有药理活性的主要化学成分;活性成分占比:草药中主要活性成分的含量或占比;药理作用描述:草药的药理作用及其在疾病治疗中的潜在作用;作用机制:草药的药理作用机制;有效剂量范围:草药在临床中有效的剂量范围;毒性作用描述:草药的毒性作用;致癌性和致突变性:草药是否具有致癌性或致突变性;安全剂量范围:草药的安全使用剂量范围;临床试验描述:草药的临床试验结果;临床疗效描述:草药在实际临床应用中的疗效表现;开发潜力:基于草药的药理作用、安全性等因素,进行的开发潜力评估。