化合物活性预测多指标数据集CompoundActivityPredictionMulti-IndexDataset-felix613
数据来源：互联网公开数据
标签：化合物, 活性预测, 生物活性, 药物发现, 机器学习, 多指标, 药理学, 数据分析
数据概述：
该数据集包含化合物的生物活性数据，记录了化合物在多种生物靶标上的活性情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为化合物的生物活性评估的静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于化合物的生物活性研究。
数据维度：数据集包括“sig_id”（化合物唯一标识符）以及一系列表示化合物在不同生物靶标上的活性的指标，如5-alpha_reductase_inhibitor、11-beta-hsd1_inhibitor、acat_inhibitor等。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_V1.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于药物研发相关的公开数据库或研究项目，已进行标准化处理。
该数据集适合用于药物发现、生物活性预测和药理学研究。
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：适用于药物研发、生物化学、药理学等领域的研究，如化合物活性预测、靶标识别、药物筛选等。
行业应用：可以为制药公司、生物技术公司提供数据支持，尤其在药物研发流程中的化合物筛选、活性评估等方面。
决策支持：支持药物研发项目的早期决策，如确定药物研发方向、评估药物的潜在疗效和安全性。
教育和培训：作为药理学、生物信息学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解化合物的生物活性和药物作用机制。
此数据集特别适合用于探索化合物结构与生物活性之间的关系，构建预测模型，从而加速药物研发过程，并提高药物研发的成功率。
