RNA结构预测竞赛提交结果数据集RNAStructurePredictionCompetitionSubmissionResults-itsuki9180
数据来源：互联网公开数据
标签：RNA结构, 机器学习, 生物信息学, 深度学习, 预测模型, 生物序列, 结构预测, 竞赛结果
数据概述：
该数据集包含了来自RNA结构预测竞赛的提交结果，用于评估和比较不同预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，为竞赛结果的快照。
地理范围：数据为全球范围内的RNA结构预测竞赛的提交结果。
数据维度：数据集包括“id_seqpos”（序列位置ID），以及“reactivity”（反应活性）、“deg_Mg_pH10”、“deg_pH10”、“deg_Mg_50C”、“deg_50C”等多个指标，用于衡量RNA二级结构预测的准确性。其中，reactivity代表了RNA链的反应性，而deg_Mg_pH10, deg_pH10, deg_Mg_50C, deg_50C则代表了在不同条件下RNA链的降解程度。
数据格式：CSV格式，包含多个提交结果文件，如ensemble_3d.csv, ensemble_cus.csv, submission.csv, submission_gcn.csv, submission_skf.csv, submission_wnet.csv, submission_wnet2.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于RNA结构预测竞赛的公开提交结果，已进行标准化处理。
该数据集适合用于RNA结构预测模型的评估、比较和优化，以及生物信息学领域的研究。
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结构预测算法的改进、不同模型性能的比较、RNA序列与结构关系的探索等。
行业应用：可以为药物研发、基因组学研究等领域提供数据支持，特别是在RNA靶向药物设计、基因表达调控分析等方面。
决策支持：支持科研人员和生物技术公司在RNA结构预测模型选择、算法优化方面的决策。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习等相关课程的实践素材，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不同预测模型的性能，探索RNA结构预测的规律，并为改进预测算法提供参考，从而促进在RNA结构预测领域的进步。
