RNA二级结构预测竞赛结果数据集RNASecondaryStructurePredictionCompetitionResults-itsuki9180
数据来源：互联网公开数据
标签：RNA结构, 生物信息学, 机器学习, 深度学习, 预测模型, 竞赛结果, 数据分析, 生物序列
数据概述：
该数据集包含多个基于RNA二级结构预测竞赛的预测结果，用于评估不同预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为竞赛结束后的静态结果集。
地理范围：数据覆盖范围取决于参与竞赛的RNA序列，通常为全球范围内的RNA序列。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件代表一种预测模型或集成方法的结果。关键字段包括：id_seqpos（序列位置标识符），reactivity（反应活性），deg_Mg_pH10（在Mg和pH10条件下的降解），deg_pH10（在pH10条件下的降解），deg_Mg_50C（在Mg和50C条件下的降解），deg_50C（在50C条件下的降解）。
数据格式：CSV格式，包含ensemble_3d.csv, ensemble_cus.csv, submission.csv, submission_fe.csv, submission_gcn.csv, submission_gkf.csv, submission_gpl.csv, submission_wnet.csv等文件。
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、计算生物学等领域的学术研究，用于比较不同预测模型的准确性，分析不同模型的预测差异。
行业应用：为生物技术和制药行业提供数据支持，用于RNA结构预测、药物设计、基因表达分析等。
决策支持：支持生物信息学研究人员在选择合适的预测模型和优化预测策略时进行决策。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解RNA结构预测和模型评估。
此数据集特别适合用于探索不同预测模型的性能差异，以及分析不同预测方法在RNA二级结构预测中的优劣。通过该数据集，可以评估模型的准确性、鲁棒性，并进行模型融合，从而提升预测精度。
