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ATGTTATTAGCCCAACAGCTACTAAAGGTATTATTTTTTTTTTTTTTGATAAGAAATTTAAGTGTTACAGAATGGGCCATCTTACAAAAATAATAGTCTTTATGTATTTTTATATATGTAAAAGAATTGAAATATTTTATAACTGGTTGTTATTATGGTACAGTGCGCTGCCCAATCCACGTGGAAAAATCCTGTTCATTCAATAATAGAAACTGAAATCATGTAATGTTGCGTAGTATAGTGCGTGAGCTTATTGTGCCACTTCTTGCTCAGCATTTTGAACTTCGTGTTCCTCCTCGTATTCGATTTCGACTTTAGGACGTTTAGTTTTGGCACTAGTTCCCTTCTTACGTCTCTTGGCTGAATTCTTATTTTCTTCATCACTATCGCTGTCGCTCTCGCTTTCACTGTCGCTTTCGCTTTGACTGGCGCTGGAAGCTTCTCTGTCAGAGTCAGCTAACCACTTTTCTAAGTCATCCACGTCAACGTATTCACCTTCG | 1 |
End of preview. Expand
in Dataset Viewer.
This is a copy of the Genome Understanding Evaluation (GUE) that was presented in
DNABERT-2: Efficient Foundation Model and Benchmark For Multi-Species Genome
Zhihan Zhou and Yanrong Ji and Weijian Li and Pratik Dutta and Ramana Davuluri and Han Liu
and is available to download directly from
https://github.com/MAGICS-LAB/DNABERT_2
If you use this dataset, please cite
@misc{zhou2023dnabert2, title={DNABERT-2: Efficient Foundation Model and Benchmark For Multi-Species Genome}, author={Zhihan Zhou and Yanrong Ji and Weijian Li and Pratik Dutta and Ramana Davuluri and Han Liu}, year={2023}, eprint={2306.15006}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={q-bio.GN} }
Instructions to Load Dataset in Google Colab
# choose the dataset that you wish to load, ex: prom_core_all
from datasets import load_dataset, get_dataset_config_names
config_names = get_dataset_config_names("leannmlindsey/GUE")
print(config_names)
prom_core_all = load_dataset("leannmlindsey/GUE", name="prom_core_all")
prom_core_all
prom_core_all["train"][0]
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