蛋白质热稳定性预测训练数据集ProteinThermalStabilityPredictionTrainingDataset-ilnurbaykov
数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质, 热稳定性, 序列分析, 机器学习, 结构生物学, 蛋白质工程, 数据挖掘, 生物信息学
数据概述：
该数据集包含蛋白质序列及其对应的热稳定性数据，旨在用于训练预测蛋白质热稳定性的模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间，可视为静态蛋白质数据集。
地理范围：数据来源未限定地理范围，蛋白质序列来源于不同的生物体。
数据维度：
seq_id：蛋白质序列的唯一标识符。
protein_sequence：蛋白质的氨基酸序列。
pH：蛋白质溶液的pH值。
data_source：数据来源，通常为研究论文的DOI。
tm：蛋白质的热变性温度，用于衡量其热稳定性。
数据格式：CSV格式，文件名为updated_train.csv，易于数据处理和分析。
该数据集来源于蛋白质研究，已进行标准化处理，适合用于蛋白质热稳定性的预测模型训练。
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：适用于蛋白质结构生物学、生物化学、生物信息学等领域的研究，如蛋白质热稳定性与序列特征的关系研究。
行业应用：为生物制药、酶工程等行业提供数据支持，用于优化蛋白质设计、提高蛋白质稳定性。
决策支持：支持蛋白质工程中的理性设计，加速新蛋白质的研发过程。
教育和培训：作为结构生物学、生物信息学等相关课程的实训材料，帮助学生理解蛋白质的热稳定性与序列之间的关系。
此数据集特别适合用于探索蛋白质序列与热稳定性之间的复杂关系，帮助用户开发预测模型，从而实现蛋白质性质的优化。
