蛋白质-配体结合亲和力预测数据集Protein-LigandBindingAffinityPredictionDataset-hangkaiwang
数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质，配体，分子对接，结合亲和力，机器学习，结构生物学，药物研发，分子模拟
数据概述：
该数据集包含来自PDBbind数据库的蛋白质-配体复合物数据，记录了蛋白质结构、配体分子结构、氨基酸序列、口袋信息以及结合亲和力标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映了特定时间点下的蛋白质-配体相互作用信息。
地理范围：数据来源为PDBbind数据库，涵盖多种物种来源的蛋白质-配体复合物，具有广泛的适用性。
数据维度：包括pdbid（蛋白质结构ID）、smiles（配体分子的SMILES字符串）、sequence（蛋白质氨基酸序列）、pocket（结合口袋信息，氨基酸序列片段）、label（结合亲和力，通常为pKi或Kd值）等关键字段。
数据格式：提供CSV格式的数据文件，便于数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据来源于PDBbind数据库，是一个广泛用于蛋白质-配体相互作用研究的公开数据库。
该数据集适用于蛋白质-配体相互作用研究、药物设计、分子对接和结合亲和力预测等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于结构生物学、药物设计和计算化学等领域的研究，如蛋白质-配体相互作用机制研究、结合亲和力预测模型构建等。
行业应用：可以为药物研发行业提供数据支持，特别是在药物筛选、虚拟筛选、先导化合物优化等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的靶点选择、化合物评估和优化，加速药物发现进程。
教育和培训：作为生物信息学、计算化学和药物设计等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解蛋白质-配体相互作用。
此数据集特别适合用于构建和验证结合亲和力预测模型，探索蛋白质-配体相互作用的结构基础，从而加速药物研发进程。
