蛋白质稳定性预测多模态数据集ProteinStabilityPredictionMultimodalDataset-hey24sheep
数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质, 稳定性, 预测, 序列, 结构, 机器学习, 多模态, 生物信息学
数据概述：
该数据集包含用于蛋白质稳定性预测的多模态数据，记录了蛋白质序列、理化性质以及预测的稳定性相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态蛋白质数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了蛋白质序列和相关预测信息，不限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含多种数据类型，包括：
蛋白质序列信息（protein_sequence）；
氨基酸理化性质的sin值（A_sin, C_sin等）；
蛋白质序列长度（seq_len）；
其他蛋白质理化性质（A, C, D等）；
训练集和测试集中蛋白质的pH值、数据来源（data_source）和Tm值（tm）。
数据格式：主要为CSV格式，方便数据分析和模型构建。此外，还包含JSON、YAML、PKL、TXT、BIN等格式的配置文件和模型参数，用于支持多模态模型的构建和评估。
来源信息：数据来源于蛋白质研究和机器学习相关的公开资源，具体来源未明确。数据已进行预处理，包括特征工程和标准化，以适应不同的建模任务。
该数据集适合用于蛋白质稳定性预测、蛋白质结构与功能关系研究以及多模态机器学习模型的开发和评估。
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、计算生物学和蛋白质工程领域的学术研究，如蛋白质稳定性预测模型的开发、蛋白质序列与结构关系的探索、以及影响蛋白质稳定性的关键因素分析。
行业应用：为生物制药、生物技术和酶工程等行业提供数据支持，可用于优化蛋白质药物的设计、提高酶的稳定性、改进蛋白质的工业应用等。
决策支持：支持科研人员和工程师在蛋白质设计、改造和优化方面的决策，加速新药研发和生物技术产品的开发。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习和计算生物学等相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员深入理解蛋白质结构与功能，以及机器学习在生物学中的应用。
此数据集特别适合用于探索蛋白质序列、结构和理化性质与蛋白质稳定性的复杂关系，帮助用户构建和评估蛋白质稳定性预测模型，从而加速蛋白质相关研究和产业发展。
