蛋白质序列pH值预测数据集ProteinSequencepHValuePredictionDataset-harsh9597
数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质序列, pH值预测, 生物信息学, 机器学习, 蛋白质结构, 数据挖掘, 序列分析, Novozymes
数据概述：
该数据集包含来自Novozymes公司的蛋白质序列数据，记录了蛋白质序列、对应的pH值以及数据来源。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态蛋白质序列数据。
地理范围：数据来源为Novozymes公司，未限定具体地理位置。
数据维度：数据集包含“seq_id”（序列ID）、“protein_sequence”（蛋白质序列）、“pH”（pH值）和“data_source”（数据来源）四个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Novozymes公司，经过了整理和结构化，方便进行pH值预测相关的研究。
该数据集适合用于蛋白质序列与pH值预测、生物信息学相关的研究与应用。
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、蛋白质结构预测、机器学习等领域的学术研究，如蛋白质pH值预测模型的构建与优化、蛋白质序列与pH值关系的探索。
行业应用：为生物技术和制药行业提供数据支持，尤其是在酶的开发、蛋白质工程和生物催化等领域。
决策支持：支持新药研发过程中对蛋白质稳定性和活性的评估，以及生物技术产品设计和优化。
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序列分析和pH值预测。
此数据集特别适合用于探索蛋白质序列与pH值之间的复杂关系，构建预测模型，并应用于生物技术和制药领域。
