RNA二级结构预测模型结果数据集RNASecondaryStructurePredictionModelResults-itsuki9180
数据来源：互联网公开数据
标签：RNA, 生物信息学, 深度学习, 结构预测, 机器学习, 序列分析, 数据挖掘, 核酸
数据概述：
该数据集包含来自RNA二级结构预测模型的结果，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，可视为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用的RNA结构预测研究。
数据维度：数据集包括针对特定RNA序列的多个预测结果，每个结果包含以下指标：reactivity（反应性）、deg_Mg_pH10（在pH10和Mg离子条件下的降解程度）、deg_pH10（在pH10条件下的降解程度）、deg_Mg_50C（在50摄氏度和Mg离子条件下的降解程度）、deg_50C（在50摄氏度条件下的降解程度）、id_seqpos（序列位置ID）。
数据格式：CSV格式，包含submission_ae.csv、submission_cnn2.csv和submission_pae.csv三个文件，每个文件对应一种预测模型的结果，便于比较不同模型的效果。
来源信息：数据来源于RNA二级结构预测模型的输出，已进行标准化。
该数据集适合用于比较和评估不同深度学习模型在RNA二级结构预测任务上的表现。
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：适用于生物信息学和机器学习交叉领域的学术研究，如不同预测模型性能的比较分析、影响RNA结构预测的关键因素研究等。
行业应用：可为生物技术公司和药物研发机构提供数据支持，尤其是在RNA药物设计、基因表达调控研究等方面。
决策支持：支持RNA二级结构预测模型的优化和改进，促进更准确的结构预测工具的开发。
教育和培训：作为生物信息学、计算生物学和机器学习相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解RNA结构预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于评估和优化RNA二级结构预测模型，帮助用户提升预测的准确性和可靠性。
