蛋白质序列突变与pH值关系数据集ProteinSequenceMutationandpHValueDataset-dschettler8845
数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质工程, 蛋白质序列, 突变, pH值, 机器学习, 结构生物学, 生物信息学, 序列分析
数据概述：
该数据集包含来自Novozymes公司的数据，记录了蛋白质序列突变与其pH值之间的关系。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与pH值关系的数据。
地理范围：数据来源为Novozymes，未明确具体地理位置，但可能与Novozymes的研究项目相关。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：seq_id（序列ID），mutant_sequence（突变序列），pH（pH值），data_source（数据来源），data_source_enum（数据来源枚举），n_edits（编辑次数），edit_type（编辑类型），edit_idx（编辑索引），wildtype_aa（野生型氨基酸），mutant_aa（突变氨基酸），wildtype_sequence（野生型序列），wildtype_pt_path（野生型蛋白质路径），mutant_pt_path（突变型蛋白质路径）。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Novozymes，具体来源信息需进一步核实。已进行数据整理和结构化处理。
该数据集适合用于蛋白质工程、生物信息学和机器学习等领域的研究。
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：适用于蛋白质结构与功能、蛋白质工程、突变对蛋白质稳定性的影响等方面的学术研究，如蛋白质结构预测、突变位点分析等。
行业应用：可以为生物制药、酶工程等行业提供数据支持，尤其是在优化蛋白质稳定性、提高酶活性等方向。
决策支持：支持蛋白质工程领域的研发决策，如筛选理想的突变位点、优化蛋白质设计等。
教育和培训：作为生物信息学、蛋白质工程等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解蛋白质结构和功能的关系，以及突变对蛋白质性质的影响。
此数据集特别适合用于探索蛋白质序列突变与pH值之间的关系，以及突变对蛋白质结构和功能的影响，从而帮助用户实现蛋白质优化设计、预测蛋白质行为等目标。
