蛋白质亚细胞定位预测数据集ProteinSubcellularLocalizationPredictionDataset-gurvinderyadav
数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质, 生物信息学, 亚细胞定位, 机器学习, 序列分析, 结构预测, 二分类, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自公开数据库的蛋白质序列数据，记录了蛋白质的PDB ID、氨基酸序列及其亚细胞定位信息。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，但蛋白质序列信息具有全球通用性。
数据维度：包括PDB ID、氨基酸序列、以及描述蛋白质在细胞内的定位信息，如envelope, lumen, plastoglobule, stroma, thylakoid_membrane等，同时提供了Sum（定位总数）和Length（序列长度）等字段。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，例如Benchmark_BinaryMLcsv和Novel_BinaryMLcsv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于蛋白质数据库，经过了结构化处理，便于机器学习任务。
该数据集适用于蛋白质结构预测、亚细胞定位预测和生物信息学相关研究。
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、蛋白质组学等领域的研究，例如蛋白质亚细胞定位预测模型的构建、蛋白质结构与功能关系的探索。
行业应用：可以为生物技术公司和制药公司提供数据支持，尤其是在药物靶点发现、蛋白质工程等领域。
决策支持：支持生物信息学研究中的实验设计和结果验证，加速研究进程。
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结构与功能之间的关系。
此数据集特别适合用于探索蛋白质序列与亚细胞定位之间的内在联系，帮助用户构建预测模型、提升预测精度，并深入理解蛋白质在细胞内的功能。
