蛋白质-配体相互作用预测数据集Protein-LigandInteractionPredictionDataset-juniorv
数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质结构, 配体分子, 相互作用预测, 结构生物学, 数据挖掘, 机器学习, 生物信息学, 计算化学
数据概述：
该数据集包含蛋白质-配体复合物的结构信息，用于研究和预测蛋白质与小分子配体之间的相互作用。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态结构数据。
地理范围：数据未限定地理范围，通常涵盖全球范围内的蛋白质结构数据库。
数据维度：包括以下关键数据项：
pdbcode：蛋白质数据库（PDB）代码，用于唯一标识蛋白质结构。
ligand：配体分子的结构信息，通常以化学式或SMILES字符串表示。
prot_seq：蛋白质的氨基酸序列。
Exact Mass：配体的精确质量。
No of atoms：配体中原子的数量。
No of bonds：配体中化学键的数量。
Polar Surface Area：配体的极性表面积。
XLOGP3：配体的XLOGP3值，一种衡量脂溶性的指标。
open banel LogP：配体的LogP值，衡量脂溶性的指标。
HB donor：配体中的氢键供体数量。
HB acceptor：配体中的氢键受体数量。
Rotatable bonds：配体中可旋转键的数量。
prot_molecular_weight：蛋白质的分子量。
prot_isoelectric_point：蛋白质的等电点。
prot_aromaticity：蛋白质的芳香性。
pocket_seq：蛋白质结合口袋的序列信息。
pkd：配体与蛋白质结合的解离常数（Kd）或其他结合亲和力指标（如果可用）。
数据格式：CSV格式，文件名为full_corset_label.csv，便于数据分析和模型构建。
数据来源：PDB等公开数据库，经过结构生物学和化学信息学领域的专业人员处理。
该数据集适合用于蛋白质-配体相互作用预测、药物发现、虚拟筛选等研究。
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、计算化学、药物设计等领域的学术研究，例如蛋白质-配体相互作用的分子对接、结合亲和力预测、药物靶标识别等。
行业应用：可以为药物研发行业提供数据支持，特别是在虚拟筛选、先导化合物优化、药物设计等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的靶点选择、化合物筛选和药物效力预测。
教育和培训：作为结构生物学、计算化学、生物信息学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解蛋白质-配体相互作用的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索蛋白质-配体相互作用的结构特征与结合亲和力之间的关系，帮助用户实现预测药物活性、优化药物设计等目标。
