蛋白质热稳定性预测数据集ProteinThermalStabilityPrediction-ipsita1999
数据来源:互联网公开数据
标签:蛋白质, 热稳定性, 机器学习, 结构预测, 蛋白质序列, 生物信息学, 数据挖掘, 结构生物学
数据概述:
该数据集包含来自结构生物学领域的数据,记录了蛋白质序列及其热稳定性相关信息,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,可视为静态数据集。
地理范围:数据未限定地理范围,但蛋白质序列信息具有普适性。
数据维度:数据集包括蛋白质序列(protein_sequence)、pH值(pH)、数据来源(data_source)以及热稳定性指标(tm,熔解温度)。此外,还提供了蛋白质结构的PDB文件。
数据格式:数据集主要以CSV格式提供,包括train.csv、test.csv、test_labels.csv、train_updates_20220929.csv和sample_submission.csv,同时包含一个PDB格式的蛋白质结构文件。
来源信息:数据来源于结构生物学研究,并经过整理和标注。该数据集适用于蛋白质热稳定性预测研究。
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、蛋白质科学等领域的学术研究,如蛋白质热稳定性预测模型构建、影响因素分析等。
行业应用:为生物制药、酶工程等行业提供数据支持,特别是在蛋白质设计、药物研发等领域。
决策支持:支持蛋白质工程相关项目的决策制定,例如优化蛋白质稳定性以提高药物的效力或改进工业酶的性能。
教育和培训:作为生物信息学、机器学习等课程的实训材料,帮助学生和研究人员深入理解蛋白质结构与功能之间的关系。
此数据集特别适合用于开发和评估蛋白质热稳定性预测模型,并探索蛋白质序列、环境因素与热稳定性之间的关系,从而优化蛋白质设计和应用。