蛋白质序列特征提取与机器学习分类数据集

蛋白质序列特征提取与机器学习分类数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质,机器学习,特征提取,标准化,生物信息学,二级结构,Shannon熵,相对熵

数据概述：
本数据集来自PLMD数据库，经过预处理后用于生成多个实例学习数据集，旨在判断一组蛋白质序列中是否至少包含一个感兴趣的序列。每个蛋白质序列通过加权观察百分比、Shannon熵分数、相对熵和二级结构等特征进行描述，并最终转化为25维向量。其中，前20维表示加权观察百分比，第21维为Shannon熵分数，第22维为相对熵，第23至25维表示二级结构特征。数据集中的所有特征均经过标准化处理，确保特征分布的均匀性。

数据用途概述：
该数据集适用于蛋白质序列的特征提取与机器学习分类任务，可用于研究蛋白质序列中感兴趣位点的识别问题。在生物医学领域，研究人员可以利用此数据集探索蛋白质序列的内在规律，辅助发现潜在的生物学标记物。此外，数据集还支持模式识别算法的开发与优化，为蛋白质功能预测和分类提供数据支持。该数据集也适用于教育培训场景，帮助学习者理解蛋白质序列特征提取与机器学习算法的应用。