摘要：该数据集是论文《DeepHelicon：基于残差神经网络准确预测跨膜蛋白螺旋间残基接触》的实验数据，主要用于研究跨膜蛋白中不同α螺旋之间的残基接触关系。
数据集概述
该数据集是论文《DeepHelicon：基于残差神经网络准确预测跨膜蛋白螺旋间残基接触》的实验数据，主要用于研究跨膜蛋白中不同α螺旋之间的残基接触关系。数据集整合了蛋白质氨基酸序列、天然三维结构、残基接触预测结果及蛋白质三维建模结果。
数据结构与关键特征
数据集包含Fasta、PDB、Predictions和3D modelling四个子目录。Fasta目录保存TRAIN、PREVIOUS和TEST数据集的蛋白质序列；PDB目录提供对应的天然蛋白质结构；Predictions目录包含多种方法生成的残基接触预测结果；3D modelling目录则保存由SCRATCH1D预测二级结构，并结合DeepHelicon或DeepMetaPSICOV接触约束后通过CONFOLD2构建的三维蛋白质模型。
应用价值与研究方向
该数据集可用于跨膜蛋白残基接触预测、蛋白质结构重建、残差神经网络建模、不同接触预测算法性能比较以及接触约束对三维结构建模效果的研究，同时可为膜蛋白功能分析、药物靶点发现和计算结构生物学研究提供实验基础。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-671
文件大小：620M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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