新冠疫情蛋白质结构预测数据集COVIDFoldBasicPublicDataset-louieshao
数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质结构，数据集，生物信息学，机器学习，结构预测，人工智能，病毒学，公共卫生
数据概述： 该数据集包含来自COVIDFold项目的公开数据，记录了新冠病毒相关蛋白质的结构信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年至2022年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的新冠病毒蛋白质研究，主要来源于实验室和公开数据库。
数据维度：数据集包括蛋白质的氨基酸序列，三维结构，结构域信息，结合位点等生物信息学特征。
数据格式：数据提供为PDB和CSV格式，便于生物信息学分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于COVIDFold项目的公开数据库和相关研究论文，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生物信息学，结构生物学及机器学习等领域，特别是在蛋白质结构预测，病毒学研究和公共卫生决策支持方面具有重要应用价值。
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：适用于蛋白质结构预测，病毒学研究及新药开发等学术研究，如蛋白质折叠机制，药物靶点识别等。
行业应用：可以为生物制药，疫苗研发等行业提供数据支持，特别是在病毒蛋白结构解析及药物设计方面。
决策支持：支持公共卫生政策的制定和病毒研究的方向选择，帮助科研机构和政府部门做出科学决策。
教育和培训：作为生物信息学，结构生物学及人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解蛋白质结构和功能分析方法。
此数据集特别适合用于探索新冠病毒蛋白质的结构特征与功能关系，帮助用户实现准确的蛋白质结构预测，推动病毒学研究和新药开发，提升公共卫生应对能力。
