可药物蛋白预测数据集PredictingDruggableProteinsDataset-pubuduhewavithana
数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质组学，药物研发，数据集，机器学习，蛋白质结构，靶标识别，生物信息学，药物发现
数据概述：
该数据集包含用于预测可药物蛋白的数据，记录了蛋白质的各种特征和属性，旨在辅助药物研发过程中的靶标识别。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不固定，涵盖了蛋白质组学研究的最新进展。
地理范围：数据来源于全球范围内的蛋白质组学数据库和研究，涵盖多种物种的蛋白质信息。
数据维度：数据集包括蛋白质序列，结构信息，功能注释，相互作用数据，药物靶标信息等。数据项涵盖蛋白质的理化性质，结构域，保守性，表达水平等。
数据格式：数据提供多种格式，包括FASTA，PDB，CSV等，方便进行不同类型的分析和处理。
来源信息：数据来源于UniProt，PDB，DrugBank等公开数据库以及相关学术研究，已进行整合和标准化处理。
该数据集适合用于药物研发，蛋白质结构分析，靶标识别和机器学习等领域的研究和应用，特别是在药物靶标预测，虚拟筛选，药物设计等方面具有重要价值。
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：适用于药物靶标预测，蛋白质结构分析，药物-靶标相互作用研究等学术研究，如基于结构的药物设计，靶标可成药性评估等。
行业应用：可以为制药企业和生物技术公司提供数据支持，特别是在药物研发早期阶段的靶标筛选，先导化合物发现等方面。
决策支持：支持药物研发策略制定和靶标优先排序，帮助研究人员优化药物研发流程。
教育和培训：作为生物信息学，药物研发等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解蛋白质组学，药物靶标识别和药物设计等相关知识。
此数据集特别适合用于探索可药物蛋白的特征和规律，帮助用户实现靶标预测，药物筛选等目标，为药物研发提供数据支持。
