蛋白质相互作用预测数据集Protein-ProteinInteractionPredictionDataset-aishwarya1014
数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质相互作用, 蛋白质组学, 生物信息学, 机器学习, 相互作用预测, 蛋白质结构, 基因表达, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自生物医学数据库的蛋白质相互作用（PPI）数据，记录了蛋白质之间的相互作用关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间，可视为静态蛋白质相互作用关系快照。
地理范围：数据来源于公开的生物医学数据库，涵盖了多种物种的蛋白质相互作用信息。
数据维度：数据集的核心字段包括：UniProt1（第一个蛋白质的UniProt编号），UniProt2（第二个蛋白质的UniProt编号），symbol1（第一个蛋白质的基因符号），symbol2（第二个蛋白质的基因符号），evidence type（相互作用的证据类型，如实验验证或预测）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含两个文件：IIDcsv和BPSD_finalcsv，便于数据分析和处理。其中，IIDcsv文件包含了蛋白质相互作用数据，BPSD_finalcsv文件也包含了蛋白质相互作用数据。
来源信息：数据来源于公开的生物医学数据库，如IntAct、BioGRID等，数据经过整理和清洗。
该数据集适合用于生物信息学和机器学习领域的研究，尤其是在蛋白质相互作用预测、生物网络构建等方向。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于生物信息学、蛋白质组学、系统生物学等领域的学术研究，如蛋白质相互作用网络构建、相互作用预测模型的训练与评估等。
行业应用：可以为药物研发、靶点发现等领域提供数据支持，特别是在预测药物与蛋白质的相互作用、构建疾病相关蛋白质网络等方面。
决策支持：支持生物医药领域的决策制定，例如，辅助靶点选择、药物筛选和个性化治疗方案设计。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解蛋白质相互作用的复杂性以及数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索蛋白质相互作用的规律，构建预测模型，帮助用户提升对生物分子相互作用的理解，加速新药研发和疾病治疗的进程。
