蛋白质N-糖基化位点预测数据集ProteinN-GlycosylationSitePredictionDataset-jsuszj

数据来源：互联网公开数据

标签：蛋白质组学，糖基化，机器学习，生物信息学，预测模型，NGlyDE，深度学习，生物数据

数据概述：该数据集包含来自多个来源的蛋白质序列数据，记录了蛋白质N-糖基化位点信息。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态蛋白质组学研究数据集。地理范围：数据来源于蛋白质组学研究，覆盖范围取决于蛋白质数据库的收录情况，通常包括全球范围内的蛋白质序列信息。数据维度：数据集包括蛋白质序列、糖基化位点标记、以及蛋白质序列的特征向量（例如，氨基酸残基的理化性质、二级结构预测等）。数据格式：主要数据格式为CSV文件，如“Glycobiology_NGlyDE_Training_Positive_1821_Negative_901.csv”，包含蛋白质序列、糖基化位点信息以及提取的特征。此外，还包括H5格式的深度学习模型文件（.h5），以及用于特征提取和模型训练的Python脚本（.py）和Jupyter Notebook (.ipynb) 文件。来源信息：数据来源于生物信息学研究，可能整合了UniProt等蛋白质数据库，并经过了预处理和特征提取。该数据集适合用于蛋白质N-糖基化位点的预测模型的构建、训练和评估，以及相关生物学机制的研究。

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：适用于蛋白质组学、生物信息学和机器学习交叉领域的学术研究，例如，糖基化修饰对蛋白质功能和结构的影响研究、基于深度学习的糖基化位点预测模型构建等。行业应用：为生物制药和生物技术行业提供数据支持，例如，用于优化抗体药物的糖基化修饰，提高药物的稳定性和疗效。决策支持：支持蛋白质工程和药物设计领域的决策制定，帮助优化蛋白质的表达和修饰策略。教育和培训：作为生物信息学、机器学习和蛋白质组学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解糖基化修饰，并实践相关的预测模型。此数据集特别适合用于探索蛋白质糖基化修饰的规律，构建高性能的预测模型，并应用于蛋白质工程和药物设计等领域，从而提升蛋白质药物的研发效率和治疗效果。