SaProtHub/Dataset-Fluorescence-TAPE|蛋白质分析数据集|机器学习数据集

荧光预测是一个回归任务，每个输入蛋白质x被映射到一个标签y，对应于x的对数荧光强度。数据集来自《Evaluating Protein Transfer Learning with TAPE》论文，遵循原始数据分割，包括训练集20963个样本，验证集5235个样本，测试集25517个样本。所有数据以LMDB格式组织，数据库结构包括样本数量和每个样本的序列及其适应性标签。

原始信息汇总

数据集概述

数据集描述

• 任务类型： 回归任务
• 目标： 将每个输入蛋白质 x 映射到一个标签 y ∈ R，对应于 x 的log-荧光强度。

数据分割

• 训练集： 20963样本
• 验证集： 5235样本
• 测试集： 25517样本

数据格式

• 存储格式： LMDB
• 数据结构：
  • 样本数量： 数据集中的样本总数
  • 样本详情：
    • seq： 结构感知序列
    • fitness： 序列的适应度标签

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数据集介绍

构建方式

在构建SaProtHub/Dataset-Fluorescence-TAPE数据集时，研究者遵循了TAPE（Transfer Agnostic Protein Evaluation）框架的原始数据划分方式。该数据集源自于对蛋白质转移学习的评估研究，具体数据包括20963个训练样本、5235个验证样本和25517个测试样本。这些样本的标签为蛋白质序列的日志荧光强度，通过回归任务将每个输入蛋白质映射到一个实数标签，以反映其荧光特性。

特点

SaProtHub/Dataset-Fluorescence-TAPE数据集的主要特点在于其专注于蛋白质荧光强度的预测，这是一个典型的回归任务。数据集的标签直接关联到蛋白质的日志荧光强度，这为研究蛋白质结构与功能之间的关系提供了宝贵的数据资源。此外，数据集的划分严格遵循TAPE框架，确保了数据的一致性和可比性，从而为蛋白质科学领域的研究提供了坚实的基础。

使用方法

使用SaProtHub/Dataset-Fluorescence-TAPE数据集时，研究者可以通过加载'dataset.csv'文件来访问数据。该数据集适用于各种回归模型，特别是那些旨在预测蛋白质荧光强度的模型。用户可以根据数据集提供的训练、验证和测试划分，进行模型的训练和评估。通过分析模型在不同数据集上的表现，可以深入理解蛋白质荧光特性的预测机制，并为相关领域的研究提供有力的支持。

背景与挑战

背景概述

在蛋白质科学领域，荧光预测是一项重要的回归任务，旨在将输入的蛋白质序列映射到其对数荧光强度。SaProtHub/Dataset-Fluorescence-TAPE数据集由主要研究人员或机构创建，旨在通过大规模数据集支持蛋白质荧光预测的研究。该数据集源自《Evaluating Protein Transfer Learning with TAPE》论文，于2019年发布，包含20963个训练样本、5235个验证样本和25517个测试样本。其核心研究问题在于通过机器学习模型准确预测蛋白质的荧光强度，这对于理解蛋白质功能和开发新型生物技术具有重要意义。

当前挑战

构建SaProtHub/Dataset-Fluorescence-TAPE数据集面临的主要挑战包括：首先，确保数据集的多样性和代表性，以涵盖不同类型蛋白质的荧光特性；其次，处理和标注大量蛋白质序列数据，确保标签的准确性和一致性。此外，荧光预测任务本身具有高度复杂性，涉及蛋白质结构与功能的深入理解，这对模型的训练和验证提出了高要求。最后，数据集的规模和复杂性要求高效的计算资源和算法优化，以实现准确的荧光强度预测。

常用场景

经典使用场景

在蛋白质科学领域，SaProtHub/Dataset-Fluorescence-TAPE数据集被广泛用于荧光预测任务。该任务通过将输入蛋白质序列映射到其对数荧光强度标签，实现对蛋白质荧光特性的量化预测。这一经典应用场景不仅有助于深入理解蛋白质的功能特性，还为蛋白质工程和药物设计提供了重要的数据支持。

解决学术问题

该数据集解决了蛋白质荧光预测中的关键学术问题，即如何准确量化蛋白质的荧光强度。通过提供大规模的训练和测试数据，SaProtHub/Dataset-Fluorescence-TAPE数据集显著提升了荧光预测模型的性能和可靠性，为相关领域的研究提供了坚实的基础。

衍生相关工作

基于SaProtHub/Dataset-Fluorescence-TAPE数据集，许多相关研究工作得以展开。例如，有研究者利用该数据集开发了新的深度学习模型，以提高荧光预测的准确性；还有研究团队将其应用于蛋白质结构预测和功能注释，进一步拓展了数据集的应用范围。这些衍生工作不仅丰富了蛋白质科学的研究内容，也推动了相关技术的创新和发展。