蛋白质突变稳定性预测数据集ProteinMutationStabilityPredictionDataset-xiejingcheng
数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质结构, 蛋白质工程, 突变分析, 稳定性预测, 机器学习, 生物信息学, 结构生物学, 蛋白质折叠
数据概述：
该数据集包含来自多种来源的蛋白质突变实验数据，记录了蛋白质序列、突变位点、突变类型以及相应的稳定性变化指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态蛋白质突变信息集合。
地理范围：数据来源广泛，涵盖多种蛋白质类型，不限定特定地理区域。
数据维度：包括蛋白质序列、野生型氨基酸、突变氨基酸、突变位点、ddG值（突变引起的自由能变化，用于衡量蛋白质稳定性）、pH值、来源数据库、PDB链信息以及结构特征等。
数据格式：CSV格式，文件名为df_dt_cleancsv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据整合自多个数据库和实验，经过清洗和标准化处理。
该数据集适用于蛋白质结构与功能研究、蛋白质稳定性预测模型构建和蛋白质工程设计。
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：适用于蛋白质结构与功能关系、突变对蛋白质稳定性的影响、以及蛋白质折叠机制等研究。
行业应用：为生物制药、酶工程等行业提供数据支持，例如用于优化蛋白质药物的稳定性、设计具有更好催化性能的酶。
决策支持：支持蛋白质工程领域的实验设计和预测，加速蛋白质设计流程。
教育和培训：作为生物信息学、蛋白质工程等相关课程的案例，帮助学生理解蛋白质结构与功能。
此数据集特别适合用于构建和验证蛋白质稳定性预测模型，并探索突变对蛋白质结构和功能的影响。
