酶稳定性预测实验数据数据集EnzymeStabilityPredictionExperimentData-jbomitchell
数据来源：互联网公开数据
标签：酶学，蛋白质工程，酶稳定性，预测模型，机器学习，蛋白质序列，热稳定性，实验数据
数据概述：
该数据集包含来自酶稳定性预测实验的数据，记录了不同酶序列在特定条件下的热稳定性信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作实验结果的集合。
地理范围：数据未限定地理范围，实验可能在不同实验室进行。
数据维度：数据集主要包含“seq_id”（酶序列标识符）和“tm”（热稳定性指标）两个字段，tm可能代表熔解温度或其他热稳定性相关指标。
数据格式：CSV格式，共有9个csv文件，每个文件包含酶序列及其对应的热稳定性数据，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于酶稳定性预测实验，具体实验细节未在数据集中直接体现，但可用于构建和评估酶稳定性预测模型。
该数据集适合用于酶学研究、蛋白质工程以及机器学习模型的构建与验证。
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：适用于酶学、蛋白质工程领域的学术研究，如酶结构与稳定性关系研究、热稳定性预测模型构建等。
行业应用：可为生物技术公司、制药企业提供数据支持，用于酶的筛选、优化和设计，尤其是在提高酶的热稳定性和应用效率方面。
决策支持：支持科研人员和工程师在酶设计和应用中的决策，例如筛选热稳定性更优的酶。
教育和培训：作为生物化学、蛋白质工程等相关课程的实训材料，帮助学生理解酶的特性，学习构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索酶序列与热稳定性之间的关系，构建预测模型，从而加速酶的设计与优化过程。
