蛋白质突变预测特征数据集ProteinMutationPredictionFeatureDataset-abdulkadirguner
数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质结构, 突变分析, 生物信息学, 机器学习, 蛋白质建模, 预测模型, 结构域, 序列分析
数据概述：
该数据集包含来自生物信息学研究的蛋白质突变预测特征数据，记录了蛋白质序列中氨基酸突变对蛋白质结构和性质的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态特征数据集。
地理范围：数据适用于研究蛋白质结构与功能，不限定地理范围。
数据维度：数据集包括多种特征，涵盖蛋白质结构、能量、相互作用等，例如pH、氨基酸理化性质、能量打分（如M_fa_atr、M_fa_rep等）、以及突变相关的池化特征和差异特征。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如02ocak_TESTFEATURES.csv、02ocak_features_target_and_group_ddG.csv等，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于蛋白质结构与功能预测相关研究，已进行特征提取和初步处理。
该数据集适合用于蛋白质突变对结构和功能影响的预测研究，以及基于机器学习的蛋白质性质预测模型构建。
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：适用于蛋白质结构生物学、计算生物学和机器学习交叉领域的学术研究，如蛋白质稳定性预测、突变效应分析、蛋白质设计等。
行业应用：为生物制药、生物技术公司提供数据支持，尤其在药物设计、靶点识别、蛋白质工程等领域具有应用价值。
决策支持：支持药物研发过程中的靶点优化、先导化合物筛选，以及蛋白质改造策略的制定。
教育和培训：作为生物信息学、计算生物学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解蛋白质结构与功能的关系。
此数据集特别适合用于探索氨基酸突变对蛋白质结构和功能的影响规律，帮助用户构建预测模型，优化蛋白质设计，以及加速药物研发进程。
