酶稳定性预测数据集EnzymeStabilityPredictionDataset-andriansm
数据来源：互联网公开数据
标签：酶学，蛋白质工程，稳定性预测，机器学习，蛋白质序列，热力学性质，结构生物学，生物技术
数据概述：
该数据集包含来自Novozymes公司的数据，记录了酶的序列信息及其在不同条件下的稳定性数据，主要用于预测酶的稳定性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理范围，但可能与Novozymes公司的研究相关。
数据维度：数据集包含酶的序列标识（seq_id）、蛋白质序列（protein_sequence）、pH值（pH）、数据来源（data_source）以及测试标签（tm，表示熔解温度）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，便于数据分析和建模。数据包括测试集（test.csv, test_labels.csv）和训练集（train.csv, train_updates_20220929.csv），以及一个示例提交文件（sample_submission.csv）。
来源信息：数据来源于Novozymes公司，用于酶稳定性的预测研究。该数据已进行标准化处理，便于机器学习模型的使用。
该数据集适合用于蛋白质序列与酶稳定性关系的研究，以及酶稳定性预测模型的构建。
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、蛋白质工程和生物技术领域的学术研究，如蛋白质结构与功能的关系研究、酶的理性设计、以及蛋白质稳定性预测模型的构建。
行业应用：可以为生物制药、工业酶制剂等行业提供数据支持，特别是在优化酶的生产工艺、提高酶的稳定性方面。
决策支持：支持药物研发、工业酶开发等领域的决策制定，帮助提升研发效率和产品性能。
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的性质与功能。
此数据集特别适合用于探索蛋白质序列与酶稳定性之间的关系，构建预测模型，优化酶的研发和应用，从而提升生物技术产品的性能。
