EC类混合酶-底物关系预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：酶学,EC分类,底物预测,机器学习,化学信息,结构信息,数据不平衡
数据概述：
本数据集包含酶-底物关系预测所需的关键信息，涵盖了酶作用于底物时可能涉及的多个EC分类。数据集包括三个CSV文件，分别存储了底物的描述信息、ECFP（扩展连接指纹）和FCFP（功能类连接指纹），这些信息涵盖了化学组成、结构特征及分子间的连接方式。
数据用途概述：
该数据集适用于酶学研究、药物发现及生物化学分析等领域。研究者可以利用这些数据开发机器学习模型，预测底物的EC分类，进而探索酶的作用机制和药物设计策略。同时，由于数据集存在明显的标签不平衡问题，研究者需要开发或选择能够有效处理此类问题的算法，以提高预测的准确性和可靠性。
举例：
通过分析mixed_desc.csv文件中的底物描述信息，结合mixed_ecfp.csv和mixed_fcfp.csv中的结构信息，研究人员可以构建一个多任务学习模型，预测底物可能涉及的多个EC分类，从而更准确地理解酶与底物之间的复杂关系。
