2024年小分子-蛋白质相互作用预测数据集BELKA-saberghaderi
数据来源：互联网公开数据
标签：小分子,蛋白质,相互作用,预测,化学评估,BELKA,药物发现,数据竞赛
数据概述：
本数据集收录了使用大型编码化学评估库（BELKA, Big Encoded Library for Chemical Assessment）进行预测的小分子与蛋白质相互作用数据。数据集旨在为药物发现领域的研究提供支持，包含用于训练和测试的分子结构及其与特定蛋白质的相互作用信息。
数据集中的字段包括：
- 分子ID：每个分子的唯一标识符
- 分子结构：分子的化学结构描述，通常以SMILES（Simplified Molecular Input Line Entry System）格式表示
- 蛋白质ID：每个蛋白质的唯一标识符
- 相互作用值：分子与蛋白质之间的相互作用强度，通常以数值形式表示
该数据集来自2024年SEMI BLENDING竞赛的官方平台，并通过Kaggle公开发布，具有广泛的应用前景和研究价值。
数据用途概述：
该数据集适用于药物发现、分子生物学、计算化学等多个领域。研究人员可以利用此数据训练机器学习模型，预测新的小分子-蛋白质相互作用；化学家可以借助数据优化药物设计流程；生物信息学专家可以利用数据进行生物分子网络分析。此外，该数据集还适合用于教学和科研培训，帮助学习者掌握小分子-蛋白质相互作用预测的基本方法和技术。
