cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.5281/zenodo.4679643
title: The training data set for the deep ResNet models used by RaptorX-3DModeling

description: This dataset contains the multiple sequence alignments (MSAs) and experimental structure files of the proteins that are used by RaptorX-3DModeling to train ResNet models for protein contact/distance/orientation prediction. The proteins are taken from a Cath S35 list created in Jan 2020 or December 2019. The MSAs are generated by HHblits with E=0.001 on uniclust30 created in 2017. The package CathS35V2020MSA.tar.gz contains two folders: MSA_2017_E001 for MSAs and LISTS for training and validation lists. The MSA files can be used to construct both sequential and pairwise input features. The CathS35V2020PDB.tar.gz contains one folder PDB for the experimental structure files, from which inter-atom distance and inter-residue orientation can be constructed.
description: {"references": ["https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.10.12.336859v1"]}
DOI: 10.5281/zenodo.4679642
title: The training data set for the deep ResNet models used by RaptorX-3DModeling

description: This dataset contains the multiple sequence alignments (MSAs) and experimental structure files of the proteins that are used by RaptorX-3DModeling to train ResNet models for protein contact/distance/orientation prediction. The proteins are taken from a Cath S35 list created in Jan 2020 or December 2019. The MSAs are generated by HHblits with E=0.001 on uniclust30 created in 2017. The package CathS35V2020MSA.tar.gz contains two folders: MSA_2017_E001 for MSAs and LISTS for training and validation lists. The MSA files can be used to construct both sequential and pairwise input features. The CathS35V2020PDB.tar.gz contains one folder PDB for the experimental structure files, from which inter-atom distance and inter-residue orientation can be constructed.
description: {"references": ["https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.10.12.336859v1"]}
DOI: 10.3886/e137341v1
title: Best research paper on Academia

description: best academia research paper must read for this year https://www.academia.edu/45675410/brain_training_for_dogs_PDF_Dog_Training_For_Free https://www.academia.edu/45675228/The_Cat_Language_Bible_pdf https://www.academia.edu/45675107/Cat_Spraying_No_More_PDF https://www.academia.edu/45674970/Wood_profits_pdf_Start_woodworking_business_with_minimal_Capital_and_make_more_Profit https://www.academia.edu/45674740/master_Mentalism_PDF_Now_you_can_Perform_Jaw_Dropping_Magic_Almost_Immediately https://www.academia.edu/45666356/BOW_LEGS_NO_MORE_PDF_FREE_DOWNLOAD
DOI: 10.6084/m9.figshare.14382035.v4
title: Visibility analyse

description: Dataset used for research: LiDAR based method to analyse architectural monuments visibility by pedestrian <br>
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc25b17t
title: CCDC 2005645: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Marcus Korb, Seyed Mohammad Bagher Hosseini Ghazvini, Stephen A. Moggach, Jean-François Meunier, Azzedine Bousseksou, Paul J. Low|2021|Inorg.Chem.|60|4986|doi:10.1021/acs.inorgchem.1c00042
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc25b1f0
title: CCDC 2005651: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Marcus Korb, Seyed Mohammad Bagher Hosseini Ghazvini, Stephen A. Moggach, Jean-François Meunier, Azzedine Bousseksou, Paul J. Low|2021|Inorg.Chem.|60|4986|doi:10.1021/acs.inorgchem.1c00042
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc25b18v
title: CCDC 2005646: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Marcus Korb, Seyed Mohammad Bagher Hosseini Ghazvini, Stephen A. Moggach, Jean-François Meunier, Azzedine Bousseksou, Paul J. Low|2021|Inorg.Chem.|60|4986|doi:10.1021/acs.inorgchem.1c00042
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc25b19w
title: CCDC 2005647: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Marcus Korb, Seyed Mohammad Bagher Hosseini Ghazvini, Stephen A. Moggach, Jean-François Meunier, Azzedine Bousseksou, Paul J. Low|2021|Inorg.Chem.|60|4986|doi:10.1021/acs.inorgchem.1c00042
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc25b1cy
title: CCDC 2005649: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Marcus Korb, Seyed Mohammad Bagher Hosseini Ghazvini, Stephen A. Moggach, Jean-François Meunier, Azzedine Bousseksou, Paul J. Low|2021|Inorg.Chem.|60|4986|doi:10.1021/acs.inorgchem.1c00042
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc25b1h2
title: CCDC 2005653: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Marcus Korb, Seyed Mohammad Bagher Hosseini Ghazvini, Stephen A. Moggach, Jean-François Meunier, Azzedine Bousseksou, Paul J. Low|2021|Inorg.Chem.|60|4986|doi:10.1021/acs.inorgchem.1c00042
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc25b1bx
title: CCDC 2005648: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Marcus Korb, Seyed Mohammad Bagher Hosseini Ghazvini, Stephen A. Moggach, Jean-François Meunier, Azzedine Bousseksou, Paul J. Low|2021|Inorg.Chem.|60|4986|doi:10.1021/acs.inorgchem.1c00042
DOI: 10.6084/m9.figshare.14382035.v5
title: Visibility analyse

description: Dataset used for research: LiDAR based method to analyse architectural monuments visibility by pedestrian <br>
DOI: 10.3886/e122201v1-83600
title: Data and code for: Growing Income Inequality in the United States and other Advanced Economies

description: This paper studies the contribution of both labor and non-labor income in the growth in income inequality in the United States and large European economies. The paper first shows that the capital to labor income ratio disproportionately increased among high-earnings individuals, further contributing to the growth in overall income inequality. That said, the magnitude of this effect is modest, and the predominant driver of the growth in income inequality in recent decades is the growth in labor earnings inequality. Far more important than the distinction between total income and labor income, is the way in which educational factors account for the growth in U.S. labor and capital income inequality. Growing income gaps among different education groups as well as composition effects linked to a growing fraction of highly-educated workers have been driving these effects, with a noticeable role for occupational and locational factors for women. Findings for large European economies indicate that inequality has been growing fast in Germany, Italy, and the United Kingdom, though not in France. Capital income and education don’t play as much as a role in these countries as in the United States. <br><br><br><br><br>
description: Adult noninstitutionalized population<br>.
DOI: 10.6084/m9.figshare.12185547
title: The Selvester QRS score as an estimative of myocardial injury in acute chagasic patients from the Brazilian Amazon.

description: <b>This file is the full dataset from the manuscript:</b><br>The Selvester QRS score as an estimative of myocardial injury in acute chagasic patients from the Brazilian Amazon<b>. </b><br>
DOI: 10.6084/m9.figshare.12185547.v4
title: The Selvester QRS score as an estimative of myocardial injury in acute chagasic patients from the Brazilian Amazon.

description: <b>This file is the full dataset from the manuscript:</b><br>The Selvester QRS score as an estimative of myocardial injury in acute chagasic patients from the Brazilian Amazon<b>. </b><br>
DOI: 10.6084/m9.figshare.12185547.v3
title: The Selvester QRS score as an estimative of myocardial injury in acute chagasic patients from the Brazilian Amazon.

description: <b>This file is the full dataset from the manuscript:</b><br>The Selvester QRS score as an estimative of myocardial injury in acute chagasic patients from the Brazilian Amazon<b>. </b><br>
DOI: 10.34740/kaggle/dsv/2101731
title: Top Games on Google Play Store
DOI: 10.5281/zenodo.4679821
title: PC Price tracker

description: Aquest dataset permet fer un seguiment de l'evolució de preus de totes les parts necessàries per construir una Torre de PC.
DOI: 10.5281/zenodo.4679820
title: PC Price tracker

description: Aquest dataset permet fer un seguiment de l'evolució de preus de totes les parts necessàries per construir una Torre de PC.
DOI: 10.6084/m9.figshare.3761562.v1833
title: Online Labour Index: Measuring the Online Gig Economy for Policy and Research

description: Data repository for the data underlying the Online Labour Index. See http://ilabour.oii.ox.ac.uk online-labour-index/ for details.
DOI: 10.34740/kaggle/dsv/2109157
title: Spotify "Top 200" Songs
DOI: 10.6084/m9.figshare.14256434
title: PACMEDY Coral&Bivalve database_v1

description: Synthesis of Coral and Bivalve geochemical records of the Holocene and late glacial period. <br>Includes d18O, d13C, Sr/Ca, U/Ca, Mg/Ca, Ba/Ca, B/Ca data.Made available in csv, matlab and R formats. <br>See the Methods & Structure file for details<br><br>
DOI: 10.25345/c56n66
title: MassIVE MSV000087176 - A human multisubunit E3 ubiquitin ligase required for heterotrimeric G-protein Beta-subunit ubiquitination and cAMP signaling
title: Proteomics Data Associated with Young et al. "A human multisubunit E3 ubiquitin ligase required for heterotrimeric G-protein Beta-subunit ubiquitination and cAMP signaling"
DOI: 10.3886/e137361v1
title: Revised reproduction package for Beaman & Magruder (2012)

description: This is the revised reproduction package for Beaman & Magruder (20212)
DOI: 10.5281/zenodo.4679841
title: Influencia de elecciones presidenciales Ecuador 2021 en usuarios de Instagram con perfil público

description: Los nombres de variables del fichero se encuentran en inglés. Y son: <strong>Hashtag:</strong> Expresión clave/palabra semilla empleada por el usuario.<br> <strong>Sys_time:</strong> Fecha en que se genera el raspado. Formato ISO 8601.<br> <strong>User:</strong> Nombre del perfil o cuenta de quien realiza la publicación.<br> <strong>Location:</strong> Ubicación añadida en la foto o video publicado.<br> <strong>Image_description:</strong> Metadatos de la foto o video publicado.<br> <strong>Image_url:</strong> Dirección web del recurso publicado en fotografía.<br> <strong>Image_type:</strong> Tipo del archivo para diferenciar un video o una fotografía.<br> <strong>Video_url:</strong> Dirección web del recurso publicado en video.<br> <strong>Verificated:</strong> Marca de verificación de cuenta confiable.<br> <strong>Publications:</strong> Es el número de posts o noticias colgadas con la cuenta del usuario.<br> <strong>Followers:</strong> Es el número de usuarios que sigue la cuenta.<br> <strong>Followed:</strong> Es el número de usuarios a los que sigue la cuenta.<br> <strong>Comment:</strong> Opinión o apreciación del dueño de la publicación.<br> <strong>Date_time:</strong> Fecha de publicación en la red social.<br>
description: NA
DOI: 10.5281/zenodo.4679840
title: Influencia de elecciones presidenciales Ecuador 2021 en usuarios de Instagram con perfil público

description: Los nombres de variables del fichero se encuentran en inglés. Y son: <strong>Hashtag:</strong> Expresión clave/palabra semilla empleada por el usuario.<br> <strong>Sys_time:</strong> Fecha en que se genera el raspado. Formato ISO 8601.<br> <strong>User:</strong> Nombre del perfil o cuenta de quien realiza la publicación.<br> <strong>Location:</strong> Ubicación añadida en la foto o video publicado.<br> <strong>Image_description:</strong> Metadatos de la foto o video publicado.<br> <strong>Image_url:</strong> Dirección web del recurso publicado en fotografía.<br> <strong>Image_type:</strong> Tipo del archivo para diferenciar un video o una fotografía.<br> <strong>Video_url:</strong> Dirección web del recurso publicado en video.<br> <strong>Verificated:</strong> Marca de verificación de cuenta confiable.<br> <strong>Publications:</strong> Es el número de posts o noticias colgadas con la cuenta del usuario.<br> <strong>Followers:</strong> Es el número de usuarios que sigue la cuenta.<br> <strong>Followed:</strong> Es el número de usuarios a los que sigue la cuenta.<br> <strong>Comment:</strong> Opinión o apreciación del dueño de la publicación.<br> <strong>Date_time:</strong> Fecha de publicación en la red social.<br>
description: NA
DOI: 10.13012/b2idb-7008049_v1
title: Disjoint Tree Mergers for Large-Scale Maximum LikelihoodTree Estimation

description: This dataset contains RNASim1000, Cox1-Het datasets as well as analyses of RNASim1000, Cox1-Het, and 1000M1(HF).
DOI: 10.5281/zenodo.4678703
title: Nonparametric constraints on neutron star matter with existing and upcoming gravitational wave and pulsar observations: Weighted Monte Carlo samples for neutron star observables

description: Weighted Monte Carlo samples associated with Landry, Essick & Chatziioannou, "Nonparametric constraints on neutron star matter with existing and upcoming gravitational wave and pulsar observations," Phys. Rev. D 101, 123007 (2020); doi:10.1103/PhysRevD.101.123007 Weighted samples are provided for the maximum Tolman-Oppenheimer-Volkov mass; the radius, tidal deformability, and moment of inertia of a 1.4 solar mass neutron star; and the pressure in neutron star matter at one, two and six times nuclear density. Posterior distributions for these neutron star observables can be obtained by building a weighted histogram or kernel density estimate of the samples. Median values and 90% highest-probability-density confidence intervals for the observables, marginalized over a distribution of equations of state, are reported in Tb. IV of the accompanying paper. The posterior distributions generated from these samples are plotted in Fig. 10 of that paper. Refer to the readme for usage information.
DOI: 10.5281/zenodo.4678702
title: Nonparametric constraints on neutron star matter with existing and upcoming gravitational wave and pulsar observations: Weighted Monte Carlo samples for neutron star observables

description: Weighted Monte Carlo samples associated with Landry, Essick & Chatziioannou, "Nonparametric constraints on neutron star matter with existing and upcoming gravitational wave and pulsar observations," Phys. Rev. D 101, 123007 (2020); doi:10.1103/PhysRevD.101.123007 Weighted samples are provided for the maximum Tolman-Oppenheimer-Volkov mass; the radius, tidal deformability, and moment of inertia of a 1.4 solar mass neutron star; and the pressure in neutron star matter at one, two and six times nuclear density. Posterior distributions for these neutron star observables can be obtained by building a weighted histogram or kernel density estimate of the samples. Median values and 90% highest-probability-density confidence intervals for the observables, marginalized over a distribution of equations of state, are reported in Tb. IV of the accompanying paper. The posterior distributions generated from these samples are plotted in Fig. 10 of that paper. Refer to the readme for usage information.
DOI: 10.5281/zenodo.4679865
title: CoVaxxy Tweet IDs data set

description: A collection of Tweet IDs related to Covid-19 Vaccines, gathered from Twitter since Jan 4, 2021. Please see https://arxiv.org/abs/2101.07694 for more information.
DOI: 10.5281/zenodo.4643655
title: [Deleted] PV Installed capacity and actual generation in Japan

description: This dataset was used during the peer-review process. It was modified with the comments of the reviewers. The new dataset can be accessed through: PV Installed capacity and generation in Japan<br> https://doi.org/10.5281/zenodo.4673975
DOI: 10.5281/zenodo.4643654
title: [Deleted] PV Installed capacity and actual generation in Japan

description: This dataset was used during the peer-review process. It was modified with the comments of the reviewers. The new dataset can be accessed through: PV Installed capacity and generation in Japan<br> https://doi.org/10.5281/zenodo.4673975
DOI: 10.6084/m9.figshare.14399276
title: Gene database of Lactococcus lactis subsp. cremoris KW2

description: <i>Lactococcus lactis</i> is a Gram-positive, non-sporulating and non-motile bacterium important to the diary and cheese making industry. Not an opportunistic pathogen, the bacterium produces lactic acid from lactose that helps to curds milk in cheese making. This work presents the gene database of <i>L. lactis</i> KW2 that comprises gene name, gene function, and gene sequence. Using an in-house MATLAB genome analysis software, the annotated genome sequence of the bacterium downloaded from Genbank was parsed to yield the database. Overall, the gene database should provide foundational information of the genetic repertoire of <i>L. lactis</i> useful for understanding its physiology and metabolism.
DOI: 10.15468/xuzbbr
title: ALLIUM (AMARYLLIDACEAE) SPECIES IN PAKISTAN: TWO NEW RECORDS AND A NEW SPECIES FROM ZHOB (BALOCHISTAN)

description: This dataset contains the digitized treatments in Plazi based on the original journal article Khan, Nazar, Fritsch, R. M., Sultan, Amir, Khan, Tahir (2021): ALLIUM (AMARYLLIDACEAE) SPECIES IN PAKISTAN: TWO NEW RECORDS AND A NEW SPECIES FROM ZHOB (BALOCHISTAN). Pakistan Journal of Botany 53 (5): 1-7, DOI: 10.30848/PJB2021-5(1)
DOI: 10.5281/zenodo.4679908
title: Big dataset

description: Big NPOV dataset
DOI: 10.5281/zenodo.4679907
title: Big dataset

description: Big NPOV dataset
DOI: 10.3886/e137361
title: Revised reproduction package for Beaman & Magruder (2012)

description: This is the revised reproduction package for Beaman & Magruder (20212)
DOI: 10.3886/e137361v2
title: Revised reproduction package for Beaman & Magruder (2012)

description: This is the revised reproduction package for Beaman & Magruder (20212)
DOI: 10.5281/zenodo.4679915
title: Accionistas Compañías Ecuador

description: El Dataset contiene 9 columnas y 22 registros de accionistas correspondientes a 4 empresas seleccionadas. Los campos que se incluyen en el dataset son los siguientes: <strong>numero. </strong>Identifica el número de accionista registrado de la empresa, es un número entero secuencial que inicia en 1. <strong>identificacion. </strong>Corresponde al número identificación del accionista de la compañía, es un campo de texto. <strong>accionista. </strong>Apellidos y Nombres si el accionista es persona natural o razón social si el accionista es una compañía, es un campo de texto. <strong>nacionalidad. </strong>Nacionalidad del accionista, es un campo de texto. <strong>tipo_inversion. </strong>Tipo de inversión del accionista, puede tomar uno de los siguientes valores: EXT. DIRECTA, SUBREGIONAL, NACIONAL. <strong>capital. </strong>Monto en dólares de la inversión (acciones) realizada por el accionista, es un número flotante. <strong>restriccion. </strong>Indicador de si el accionista tiene o no alguna restricción, puede tomar los valores S o N. <strong>expediente. </strong>Número de expediente (identificador de la compañía) definido en la Superintendencia de Compañías. <strong>empresa. </strong>Nombre de la compañía.
DOI: 10.5281/zenodo.4679914
title: Accionistas Compañías Ecuador

description: El Dataset contiene 9 columnas y 22 registros de accionistas correspondientes a 4 empresas seleccionadas. Los campos que se incluyen en el dataset son los siguientes: <strong>numero. </strong>Identifica el número de accionista registrado de la empresa, es un número entero secuencial que inicia en 1. <strong>identificacion. </strong>Corresponde al número identificación del accionista de la compañía, es un campo de texto. <strong>accionista. </strong>Apellidos y Nombres si el accionista es persona natural o razón social si el accionista es una compañía, es un campo de texto. <strong>nacionalidad. </strong>Nacionalidad del accionista, es un campo de texto. <strong>tipo_inversion. </strong>Tipo de inversión del accionista, puede tomar uno de los siguientes valores: EXT. DIRECTA, SUBREGIONAL, NACIONAL. <strong>capital. </strong>Monto en dólares de la inversión (acciones) realizada por el accionista, es un número flotante. <strong>restriccion. </strong>Indicador de si el accionista tiene o no alguna restricción, puede tomar los valores S o N. <strong>expediente. </strong>Número de expediente (identificador de la compañía) definido en la Superintendencia de Compañías. <strong>empresa. </strong>Nombre de la compañía.
DOI: 10.5281/zenodo.4679917
title: Ranking de Compañias Ecuador (Super de Compañias)

description: El dataset RankingEmpresas, contiene el ranking de las Compañías que conserva la posición del ranking general pero que se ordena en base al tamaño de la Compañía (Activos), como lo define el Código Orgánico de la Producción, Comercio e Inversiones: En este dataset contiene 16 columnas de datos y 60 registros de 3 provincias seleccionadas, las mismas que podrían llegar a extraer de las 24 provincias que tiene Ecuador, se evidencia los siguientes campos: <strong>Ranking_2020: </strong>Es un campo de formato numérico, el mismo que indica el ranking que la compañía tenía en el año 2020. <strong>Ranking_2019: </strong>Es un campo de formato numérico, el mismo que indica el ranking que la compañía tenía en el año 2019. <strong>Posicion_Provincia:</strong> Es un campo de formato numérico, el mismo que indica el ranking que la compañía tiene durante el año 2021. <strong>Actividad:</strong> Es un campo de formato carácter, el mismo que viene con valores en blanco. <strong>Nombre_Empresa:</strong> Es un campo de formato carácter, el mismo que indica el nombre de la Compañía rankeada. <strong>Provincia: </strong>Es un campo de formato carácter, el mismo que indica la provincia en donde la Compañía está registrada. <strong>Ciudad: </strong>Es un campo de formato carácter, el mismo que indica la ciudad en donde la Compañía está registrada. <strong>Tamanio: </strong>Es un campo de formato carácter, el mismo que indica el tamaño de la Compañía, (Microempresa, Pequeña, Mediana y Empresa Grande). <strong>Activos: </strong>Es un campo de formato numérico, el mismo que indica el valor de los activos que tiene la Compañía al cierre del período 2021. <strong>Patrimonio: </strong>Es un campo de formato numérico, el mismo que indica el valor del patrimonio que tiene la Compañía al cierre del período 2021. <strong>Venta: </strong>Es un campo de formato numérico, el mismo que indica el valor de las ventas que tiene la Compañía ha realizado al cierre del período 2021. <strong>Ut_Ant_Imp: </strong>Es un campo de formato numérico, el mismo que indica el valor de la utilidad antes de impuestos que tiene la Compañía al cierre del período 2021. <strong>Ut_Ejercicio: </strong>Es un campo de formato numérico, el mismo que indica el valor de la utilidad del ejercicio que tiene la Compañía al cierre del período 2021. <strong>Ut_Neta: </strong>Es un campo de formato numérico, el mismo que indica el valor de la utilidad neta que tiene la Compañía al cierre del período 2021. <strong>Imp_Rent_Causado:</strong> Es un campo de formato numérico, el mismo que indica el valor impuesto a la renta causado de la Compañía al cierre del período 2021. <strong>Ingreso_Total: </strong>Es un campo de formato numérico, el mismo que indica el valor del ingreso que tiene la Compañía al cierre del período 2021.
description: Companias,Ecuador