ChEMBL_Based_31组人类靶点活性化合物回归建模数据集

数据集概述

本数据集从ChEMBL 17版本中筛选出31组化合物数据，用于回归建模。筛选条件包括：针对人类靶点的直接抑制/结合实验、最高ChEMBL置信评分、Ki值低于100微摩尔；相同化合物的多Ki值按数量级平均或剔除；移除重复、泛实验干扰及反应性分子；仅保留至少500个化合物的数据集。

文件详解

• 文件名称：DataSets_SVR_modeling.zip
• 文件格式：ZIP（压缩包）
• 字段映射介绍：压缩包内包含31组符合筛选条件的化合物数据集，SD文件中含"pKi"字段（需注意该字段为nM单位的Ki值，非对数值），数据集用于支持回归建模任务。

数据来源

ChEMBL version 17

适用场景

• 药物靶点活性预测: 基于化合物Ki值数据构建回归模型，预测新化合物对人类靶点的抑制/结合活性。
• 化学信息学模型训练: 用于支持SVR等回归算法的模型开发与验证，优化药物发现流程。
• 化合物筛选标准研究: 分析筛选条件（如Ki值阈值、置信评分）对数据集质量及模型性能的影响。
• 药物研发数据标准化: 为药物研发领域的化合物活性数据标准化处理提供参考案例。