数据集概述
本数据集包含一个深度学习人工智能预测模型的原始代码，该模型旨在解析HSP90蛋白上的翻译后修饰交叉对话。模型通过使用野生型HSP90α和β亚型的实验性质谱数据，以及携带特定赖氨酸至谷氨酰胺突变的变体进行微调，以捕捉跨亚型和突变背景的潜在PTM模式。数据集包含一个HTML格式的文件。
文件详解
- 文件名称：
HSP90 MIND-S Model/mind-s_custom_finetuning_for_hsp90 (2).html
- 文件格式：HTML
- 字段映射介绍：该文件包含HSP90 MIND-S模型的完整实现代码，涵盖模型架构、训练过程和微调参数设置。内容涉及深度学习模型对蛋白质翻译后修饰交叉对话的预测逻辑。
适用场景
- 癌症蛋白质稳态研究：分析HSP90在癌症信号网络中的核心作用及其PTM调控机制
- 蛋白质翻译后修饰预测：利用AI模型预测HSP90蛋白上不同PTM位点间的相互影响关系
- 蛋白质功能多样性研究：探索PTM如何扩展HSP90蛋白的功能多样性及其在细胞信号传导中的作用
- 深度学习在生物信息学中的应用：作为蛋白质PTM预测的AI模型实现案例，供生物信息学研究参考
- 药物靶点发现：为基于HSP90的癌症治疗靶点发现提供计算模型支持
