RNA降解速率与结构预测数据集RNADegradationRateandStructurePredictionDataset-shujun717
数据来源：互联网公开数据
标签：RNA降解, 生物信息学, 结构预测, 机器学习, 降解速率, 序列分析, 实验数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自shujun717-demox233项目的数据，记录了RNA分子的降解速率以及相关的结构预测信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为实验结果的快照。
地理范围：数据未限定地理范围，主要关注RNA分子在特定实验条件下的表现。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖条形码、人类可读信息、实验类型、降解速率（k_deg_per_hour及其误差）、半衰期（half_life及其误差）、RT-PCR相关信息、RNA序列、序列长度、结构预测结果（Vienna、EternaFold、DegScore21、nullrecurrent、kazuki2、Tunguz等算法预测的自由能及其他指标）以及各结构预测算法的AUC值（AUP）。
数据格式：CSV格式，文件名为DEMO_233.csv，便于数据分析和处理。数据经过实验获得并进行了一定处理，包含了RNA降解速率和预测结构信息。
该数据集适合用于RNA降解动力学研究、结构预测算法评估以及机器学习模型的构建。
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，如RNA降解机制研究、结构预测算法的优化、RNA二级结构与降解速率的关系分析等。
行业应用：可以为生物制药、基因工程等行业提供数据支持，例如用于预测RNA药物的稳定性、优化RNA治疗策略等。
决策支持：支持RNA相关实验设计、药物靶点选择以及基因表达调控的研究。
教育和培训：作为生物信息学、分子生物学等课程的实训材料，帮助学生理解RNA降解过程和结构预测方法。
此数据集特别适合用于探索RNA分子结构与其降解速率之间的关系，评估不同结构预测算法的性能，以及开发基于RNA降解动力学的预测模型，从而帮助用户更好地理解和应用RNA相关技术。
