癌症抑制剂CDK2活性预测数据集CancerInhibitorsCDK2ActivityPredictionDataset-sumanthrao
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发，癌症，CDK2，机器学习，化合物筛选，生物活性，回归分析，分子建模
数据概述：
该数据集包含与癌症抑制剂相关的CDK2（细胞周期蛋白依赖性激酶2）活性预测数据，用于研究药物对CDK2的抑制效果。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，用于模型训练和化合物活性预测。
地理范围：数据来源未明确标注，但CDK2作为重要的生物靶点，相关研究具有全球普适性。
数据维度：数据集包含多个特征，如01、02、03等，共计96个特征，这些特征很可能代表了化合物的结构信息、物理化学性质或其他相关属性。此外，数据集中还包含用于训练和测试的标签数据，用于指示CDK2的活性或抑制程度。
数据格式：CSV格式，包含cdk2_train.csv、cdk2_test.csv、cdk2_trainlabels.csv和cdk_2testlabels.csv四个文件，分别对应训练集、测试集及其对应的标签数据，方便模型构建和评估。
来源信息：数据来源于公开的药物研发或化学信息学研究，具体来源信息未明确。数据已进行标准化或预处理，以适应机器学习模型的训练需求。
该数据集适合用于药物发现、化合物筛选和生物活性预测等研究，以及相关机器学习模型的构建和评估。
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：适用于药物化学、计算生物学等领域的学术研究，如基于结构的药物设计、定量结构-活性关系（QSAR）模型构建等。
行业应用：为制药企业和生物技术公司提供数据支持，用于药物研发流程中的化合物筛选、活性预测和优化。
决策支持：支持药物研发项目的决策制定，加速新药的发现和开发进程。
教育和培训：作为药物化学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物设计和数据分析。
此数据集特别适合用于探索化合物结构与CDK2抑制活性之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化药物分子的设计，并加速新药的研发进程。
