数据集概述
本数据集为论文“Supervised Learning Model Predicts Protein Adsorption to Carbon Nanotubes”配套使用的全部数据，包含27个Excel文件，覆盖蛋白质特征、实验测试数据、质谱数据、预测概率等内容，用于支持监督学习模型预测蛋白质对碳纳米管的吸附研究。
文件详解
- 文件名称：pnp_csf_features_names_biopy.xlsx、netsurfp_2_proteins_selected_for_testing.xlsx、MS Proteomic Datasheet - FINAL.xlsx、fig4_(GT)15-SWCNT_coronaexchangeFL.xlsx、fig1b_power_study_data.xlsx、tableS3_gt15_classifier_predicted_probabilites.xlsx、netsurfp_2_lcms_proteins_data.xlsx、gt15_csf_features_names_max_features.xlsx等27个文件
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含蛋白质特征名称、测试用蛋白质数据、质谱数据表、实验数据、预测概率数据等内容（具体字段未提供预览，需参考论文对应部分）
数据来源
论文“Supervised Learning Model Predicts Protein Adsorption to Carbon Nanotubes”
适用场景
- 生物信息学模型训练: 用于训练和验证预测蛋白质吸附碳纳米管的监督学习模型
- 蛋白质特征分析: 基于蛋白质特征数据研究影响吸附行为的关键生物特征
- 实验数据验证: 结合实验测试数据验证模型预测结果的准确性
- 质谱数据关联分析: 整合质谱数据探究蛋白质吸附与分子层面特征的关系
