蛋白质稳定性预测多模型融合数据集ProteinStabilityPredictionMulti-ModelFusionDataset-cdeotte
数据来源：互联网公开数据
标签：蛋白质, 稳定性预测, 机器学习, 蛋白质工程, 序列分析, 数据融合, 结构生物学, 生物信息学
数据概述：
该数据集包含多个蛋白质稳定性预测模型的结果，这些模型基于不同的算法和特征提取方法，用于评估蛋白质变异对稳定性的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标明时间范围，通常被视为静态数据集，用于模型训练和评估。
地理范围：数据主要关注蛋白质序列及其稳定性预测结果，不涉及地理位置信息。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，每个文件对应一个模型，包含蛋白质序列ID（seq_id）和预测的稳定性变化值（tm）。具体的文件包括RSASA_wtcsv、DeMask_log2f_varcsv、mCSMcsv、RASPcsv、RSASA_mutcsv、SA_backbonecsv、XGB_v1csv、imut_seqcsv和SA_apolarcsv。每个文件都提供了针对同一蛋白质序列的不同预测结果。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于进行数据分析和模型融合。
来源信息：数据来源于不同的蛋白质稳定性预测模型，这些模型可能基于不同的算法和数据集进行训练。
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：适用于蛋白质稳定性预测、蛋白质工程和结构生物学等领域的研究，可以用于比较不同预测模型的性能，探索模型融合方法，以及研究氨基酸突变对蛋白质稳定性的影响。
行业应用：可以为生物制药、酶工程等行业提供数据支持，用于优化蛋白质设计，提高蛋白质的稳定性。
决策支持：支持蛋白质工程项目的决策制定，加速新药研发和生物催化剂的开发。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解蛋白质结构与功能的关系，学习蛋白质稳定性预测的方法。
此数据集特别适合用于探索不同预测模型结果之间的差异与关联，以及构建更准确的蛋白质稳定性预测模型，从而实现蛋白质设计和改造的目标。
