蛋白质相互作用预测数据集ProteinInteractionPredictionDataset-sshahraki96
数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质, 相互作用, 预测, 机器学习, 蛋白质组学, 深度学习, 生物信息学, 结构生物学
数据概述：
该数据集包含蛋白质相互作用预测相关数据，记录了蛋白质的序列特征、结合位点信息以及相应的相互作用标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态蛋白质数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，通常适用于生物信息学研究。
数据维度：数据集包含以下字段：
prot_id：蛋白质的唯一标识符。
prot_site：蛋白质结合位点。
prot_embedding：蛋白质的嵌入向量，用于表示蛋白质的特征，通常为数值型向量。
label：表示蛋白质之间是否存在相互作用的标签（例如，0表示无相互作用，1表示有相互作用）。
数据格式：CSV格式，包含train_24.csv和test_24.csv两个文件，分别用于训练和测试模型。
来源信息：数据来源于公开数据库或研究，已进行标准化处理，方便用于机器学习模型的训练与评估。
该数据集适合用于蛋白质相互作用预测、蛋白质结构预测和蛋白质功能预测等研究。
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：适用于生物信息学、计算生物学等领域的学术研究，例如蛋白质相互作用网络的构建、蛋白质结构预测、蛋白质功能预测等。
行业应用：可以为药物研发、生物技术公司提供数据支持，用于药物靶点识别、蛋白质工程等。
决策支持：支持生物医药领域的决策制定，辅助研究人员进行实验设计和结果分析。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和实践蛋白质相互作用预测。
此数据集特别适合用于探索蛋白质结构与功能之间的关系，以及建立和优化蛋白质相互作用预测模型，从而加速生物医学研究和药物研发进程。
