蛋白质序列-肽段-标签分类数据集ProteinSequence-Peptide-LabelClassificationDataset-sshahraki96
数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质, 肽段, 序列, 机器学习, 生物信息学, 蛋白质组学, 序列比对, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来源于蛋白质序列和肽段相关数据，主要用于蛋白质序列与肽段的分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理范围，主要关注蛋白质序列与肽段的生物学特性。
数据维度：数据集包含多种数据文件，核心数据项包括：蛋白质ID（prot_id）、蛋白质位点（prot_site）、蛋白质嵌入向量（prot_embedding）、分类标签（label）、肽段序列（peptide）以及蛋白质全长序列。
数据格式：主要为CSV格式，便于数据分析和模型构建。数据集分为训练集（train_data.csv, Protein-seq-peptide-train (1).csv, full_sequences_train (1).csv）和测试集（test_data.csv, Protein-seq-peptide-test (1).csv, full_sequences_test (1).csv），并包含中间处理数据和模型代码。
来源信息：数据来源未明确，但数据集结构表明可能来自生物信息学或机器学习领域的研究项目。
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：适用于蛋白质结构与功能、肽段识别、蛋白质组学等相关领域的学术研究，如蛋白质相互作用预测、蛋白质序列分类等。
行业应用：可为生物制药、生物技术公司提供数据支持，用于药物靶点发现、蛋白质工程、疾病诊断等。
决策支持：支持生物信息学研究人员和生物技术公司进行数据驱动的决策，优化实验设计和提高研究效率。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习、蛋白质组学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解蛋白质序列分析和分类方法。
此数据集特别适合用于探索蛋白质序列与肽段的关联关系，构建蛋白质分类模型，预测蛋白质功能，并应用于药物研发和生物技术领域。
