酶催化动力学预测数据集EnzymeCatalysisKineticsPredictionDataset-milesyeyuhao
数据来源：互联网公开数据
标签：酶动力学，生化反应，蛋白质序列，底物，Kcat值，机器学习，数据挖掘，蛋白质工程
数据概述：
该数据集包含酶催化反应相关数据，记录了酶的底物、蛋白质序列以及相应的催化常数（Kcat值）。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集，反映不同酶促反应的动力学特征。
地理范围：数据来源未明确地域限制，可能涵盖全球范围内的酶催化反应。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：ID（酶的唯一标识符），Substrate SMILES（底物分子的简化分子线性输入规范），Protein Sequence（蛋白质序列），Kcat value (1/s)（催化常数，以每秒为单位），以及一个名为"new_column"的附加字段。
数据格式：CSV格式，文件名为final_96csv，便于数据分析和处理。
来源信息：该数据集可能来源于实验数据、数据库或其他公开资源，用于研究酶的催化特性和预测其动力学行为。该数据集适合用于研究酶催化反应的规律，并应用于生物化学、生物工程和药物研发等领域。
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：适用于生物化学、分子生物学和生物信息学等领域的学术研究，如酶催化机制的研究、酶活性预测模型的构建等。
行业应用：可为生物制药、生物技术公司提供数据支持，用于酶的筛选、改造和优化，加速药物研发进程。
决策支持：支持生物工程领域的研究和开发，帮助改进酶的设计和应用，从而优化生物催化过程。
教育和培训：作为生物化学、生物信息学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解酶的催化动力学。
此数据集特别适合用于探索酶的结构与功能之间的关系，以及预测酶的催化效率，从而加速酶工程和生物催化领域的发展。
