标题：蛋白质折叠预测准确性研究数据集
数据内容：
本数据集包含了蛋白质折叠预测准确性的相关数据，具体包括以下数据元素：
1. 实体（Entity）：表示参与蛋白质结构预测的机构或团队。
2. 代码（Code）：表示参赛的具体编码或标识。
3. 年份（Year）：表示数据记录的年份，覆盖了多个年份的竞赛结果。
4. 中位数准确性（casp_median_accuracy_gdt_ts）：表示在CASP竞赛中自由建模类别的中位数准确性，范围为0-100，其中100表示最佳准确性。
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
本数据集可用于多个行业的研究和应用，具体包括：
1. 生物技术行业：用于优化蛋白质结构预测模型，提升预测准确性。
2. 制药行业：用于药物开发过程中蛋白质结构的预测和分析。
3. 人工智能行业：用于评估和改进深度学习模型在蛋白质折叠预测中的表现。
4. 医疗健康行业：用于蛋白质结构与疾病关系的研究，辅助疾病诊断和治疗。
标签：蛋白质折叠, 结构预测, CASP竞赛, AlphaFold, 准确性评估, 生物技术, 制药, 人工智能, 医疗健康，
行业分类：
1. 生物技术
2. 制药
3. 人工智能
4. 医疗健康
统计信息分析：
1. 实体（Entity）：数据集中仅包含一种不同的实体值，说明数据主要围绕特定的机构或团队。
2. 代码（Code）：数据集中仅包含一种不同的代码值，表明数据记录的竞赛代码是统一的。
3. 年份（Year）：数据集中包含8种不同的年份值，说明数据覆盖了多个年份的竞赛结果，具有较长的时间跨度。
4. 中位数准确性（casp_median_accuracy_gdt_ts）：数据集中包含6种不同的中位数准确性值，表明在不同年份的竞赛中，预测准确性存在一定的波动和变化。
