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Milad96
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0.1875
End of preview. Expand in Data Studio

YAML Metadata Warning:empty or missing yaml metadata in repo card

Check out the documentation for more information.

K. marxianus Survival Gene NER Dataset

Dataset Description

High-quality Named Entity Recognition dataset for identifying survival genes in Kluyveromyces marxianus gut stress literature.

Dataset Summary

  • Total Samples: 120
  • Train: 100 samples (83.3%)
  • Validation: 20 samples (16.7%)
  • Language: English
  • License: MIT

Entity Types & Distribution

Supported Tasks

  • Named Entity Recognition (NER): Biological entity extraction
  • Gene Function Prediction: Identify survival genes
  • Stress Response Analysis: Map genes to stress conditions

Dataset Structure

Data Format 

{
  "tokens": ["The", "PMA1", "gene", "encodes", "H+-ATPase", ...],
  "labels": ["O", "B-GENE", "O", "O", "B-PROTEIN", ...],
  "source": "pubmed",
  "source_id": "12345678"
}

Labels (BIO Tagging)

  • O: Outside entity
  • B-GENE: Beginning of gene name
  • I-GENE: Inside gene name
  • B-PROTEIN: Beginning of protein
  • I-PROTEIN: Inside protein
  • B-STRESS: Beginning of stress condition
  • I-STRESS: Inside stress condition
  • And more...

Usage

Load with HuggingFace Datasets 

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("Milad96/km-survival-ner-dataset")

train_data = dataset["train"]
val_data = dataset["validation"]

# Example
print(train_data[0])

Load with JSON 

import json

with open("train.json") as f:
    train_data = json.load(f)

with open("val.json") as f:
    val_data = json.load(f)

Fine-tune BioBERT 

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification, Trainer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("dmis-lab/biobert-large-cased-v1.1")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(
    "dmis-lab/biobert-large-cased-v1.1",
    num_labels=13  # Adjust based on your labels
)

# Prepare dataset and train...

Dataset Creation

Sources

  1. PubMed: Scientific abstracts on K. marxianus
  2. PMC: Full-text articles
  3. GEO: Transcriptomics dataset descriptions
  4. bioRxiv: Preprint manuscripts

Annotation Process

  • Automatic: BioBERT-guided entity detection
  • Quality Control: Multi-layer validation
  • Augmentation: Smart synonym replacement + context variation

Quality Metrics

  • Entity Density: 15-25%
  • Average Tokens/Sample: 15-20
  • Vocabulary Size: 1,000-5,000 unique tokens
  • Source Diversity: 4 sources

Citation 

@phdthesis{shaghaghi2025km,
  title={Functional Genomics of Kluyveromyces marxianus using BioBERT and Pangenome Methodology},
  author={Shaghaghi Ranjbar, Milad},
  year={2025},
  school={Islamic Azad University, Kish International Campus},
  url={https://huggingface.co/datasets/Milad96/km-survival-ner-dataset}
}

PhD Research

Author: Milad Shaghaghi Ranjbar (میلاد شقاقی رنجبر) Institution: Islamic Azad University, Kish International Campus Research Focus: Functional genomics of stress-tolerant yeasts for probiotic applications Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?hl=fr&user=mWX7h4IAAAAJ

License

MIT License - Free for academic and commercial use.

Acknowledgments

  • NCBI for PubMed/PMC access
  • GEO for transcriptomics data
  • BioBERT team (Lee et al., 2020)
  • HuggingFace for infrastructure

Contact

For questions or collaboration:

Last updated: 2025-10-30
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