蛋白质序列功能预测数据集ProteinSequenceFunctionPredictionDataset-isakovavm
数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质序列, 氨基酸序列, 功能预测, 生物信息学, 机器学习, 蛋白质结构, 序列分析, 二分类
数据概述：
该数据集包含蛋白质氨基酸序列及其对应的功能分类信息，旨在用于蛋白质序列的功能预测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态蛋白质序列数据集。
地理范围：数据来源未明确，但蛋白质序列涵盖了多种生物体。
数据维度：数据集包含以下字段：
Sequence：蛋白质氨基酸序列。
Label：蛋白质功能分类标签（二分类，通常表示特定功能是否存在）。
Isoelectric_point：等电点。
Charge：净电荷。
Molecular_weight：分子量。
Length：序列长度。
Positive_aa_number：带正电氨基酸数量。
Negative_aa_number：带负电氨基酸数量。
Positive_aa_percent：带正电氨基酸百分比。
Negative_aa_percent：带负电氨基酸百分比。
Hydrophobicity：疏水性。
arg_content：精氨酸含量。
lys_content：赖氨酸含量。
trp_content：色氨酸含量。
pro_content：脯氨酸含量。
cys_content：半胱氨酸含量。
arg_persent：精氨酸百分比。
lys_percent：赖氨酸百分比。
trp_persent：色氨酸百分比。
pro_percent：脯氨酸百分比。
cys_persent：半胱氨酸百分比。
Hydrophobic_aa_percent：疏水性氨基酸百分比。
Polar_aa_percent：极性氨基酸百分比。
lipophilicity：亲脂性。
amphiphilicity：两亲性。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset8_update.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源未明确，但数据经过了预处理和特征提取。
该数据集适合用于蛋白质功能预测、序列结构与功能关系研究，以及基于氨基酸序列的机器学习模型构建。
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、计算生物学领域的学术研究，如蛋白质功能预测、结构-功能关系分析、序列特征重要性评估等。
行业应用：可为药物研发、生物技术公司提供数据支持，用于蛋白质靶点识别、药物筛选、蛋白质工程等。
决策支持：支持生物技术领域的决策制定，如优化蛋白质设计、加速实验验证流程等。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解蛋白质序列分析方法，并构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索蛋白质序列特征与功能之间的关系，帮助用户构建和评估蛋白质功能预测模型，并深入了解蛋白质的生物学特性。
