数据集概述
本数据集是M. Örd等人2025年关于细胞周期蛋白结合基序研究的补充数据与代码，包含SIMBA高通量实验数据、突变扫描结果、结合基序信息及数据处理代码，为解析细胞周期蛋白对接相互作用的复杂性提供支持。
文件详解
该数据集包含多个目录和文件，具体说明如下：
- 补充数据文件（Supplementary Data）：
- Suppl_Data_1.xlsx：Excel格式，细胞周期蛋白肽段平铺SIMBA pooled筛选实验数据
- Suppl_Data_2.xlsx：Excel格式，SIMBA实验中识别的细胞周期蛋白结合基序
- Suppl_Data_3.xlsx：Excel格式，突变扫描SIMBA pooled筛选实验数据
- Suppl_Data_4.xlsx：Excel格式，突变扫描SIMBA实验的中位SIMBA得分与p值
- Suppl_Data_5目录：包含两个独立测试库的DMS数据，含PDF格式热图、CSV格式得分表及TXT说明文件
- Suppl_Data_6.xlsx：Excel格式，肽段平铺与突变扫描SIMBA实验的合并细胞周期蛋白结合基序
- SIMBA数据处理代码（SIMBA data processing python code目录）：
- 代码文件：SIMBA_DMS_processing.py、SIMBA_CCT_processing.py（Python格式，数据处理脚本）
- 计数数据（counts_data子目录）：CSV/TSV格式文件，如12k_DMS_lib1_counts_241118.csv，含寡核苷酸类型、肽段、基因名称等字段
- 肽段数据（peptide_data子目录）：CSV/TXT格式文件，如12k_lib2_natural_peptides.csv，存储肽段序列信息
- 结果表示例（results_tables_demo子目录）：CSV格式文件，如CCT_merged_binderinfo.csv，展示结合物信息与得分
- 文档文件：
- README.md：Markdown格式，SIMBA数据处理流程概述
- Suppl_Data_5_legend.txt：TXT格式，Supplementary Data 5的内容说明
适用场景
- 细胞生物学研究：分析细胞周期蛋白与肽段的结合模式及相互作用机制
- 分子生物学实验：验证细胞周期蛋白结合基序的功能与特异性
- 生物信息学分析：开发或优化蛋白质-肽段相互作用的预测模型
- 药物研发：识别细胞周期相关疾病的潜在药物靶点或调控位点
- 高通量实验方法学：参考SIMBA技术在蛋白质相互作用研究中的应用
