蛋白质热稳定性预测数据集ProteinThermalStabilityPrediction-sanjanavesvikar
数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质, 生物信息学, 机器学习, 热稳定性, 蛋白质序列, 温度预测, 结构生物学, 数据建模
数据概述：
该数据集包含蛋白质序列及对应的热稳定性数据，用于预测蛋白质在不同条件下的热稳定性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的蛋白质热稳定性快照。
地理范围：数据来源未明确标注，但可用于研究不同来源的蛋白质热稳定性。
数据维度：
train.csv: 包含蛋白质序列（protein_sequence）、pH值（pH）、数据来源（data_source）以及热稳定性温度（tm）。
test.csv: 包含蛋白质序列（protein_sequence）、pH值（pH）、数据来源（data_source），以及一个用于标识的序列ID（seq_id）。
test_labels.csv: 包含测试集中的序列ID（seq_id）和对应的热稳定性温度（tm）。
rank.csv: 包含测试集和训练集的热稳定性温度。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据库或研究项目，已进行整理和清洗。
该数据集适合用于蛋白质热稳定性预测、蛋白质结构与功能关系研究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、蛋白质工程等领域的学术研究，如蛋白质热稳定性预测模型的构建、不同蛋白质序列的热稳定性比较分析等。
行业应用：为生物制药、酶工程等行业提供数据支持，尤其在蛋白质药物开发、酶的工业应用等方面具有价值。
决策支持：支持蛋白质工程中的理性设计，帮助优化蛋白质的稳定性，提高生物制品的生产效率和质量。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习等相关课程的实践数据集，帮助学生和研究人员深入理解蛋白质结构与功能的关系，以及热稳定性预测的原理。
此数据集特别适合用于探索蛋白质序列与热稳定性之间的内在联系，构建预测模型，从而加速蛋白质工程的研究和应用。
