化合物活性预测数据集CompoundActivityPredictionDataset-x2022fiu
数据来源：互联网公开数据
标签：化合物, 药物研发, 分子结构, 生物活性, 机器学习, 预测模型, 化学信息学, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自药物研发领域的化合物相关数据，旨在用于化合物活性预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态化合物性质数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据内容具有普适性，可用于不同地区的药物研发研究。
数据维度：数据集包含三个主要文件：
extracted_compounds.csv：包含化合物的预期活性（Expected）、化学结构（Chemical_Compound）以及实验编号（Assay_Id）。
generated_data_test.csv和generated_data_train.csv：包含大量描述化合物分子性质的描述符，如分子量、各种描述符（例如EState指数、VSA、SlogP等）以及功能基团数量。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的药物研发数据库或相关研究项目，数据经过提取和处理，形成结构化数据集。
该数据集适合用于药物研发、化学信息学和机器学习等领域的研究。
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：适用于药物活性预测、分子性质与生物活性关系研究、新药筛选与设计等方面的学术研究。
行业应用：为制药企业、生物技术公司提供数据支持，可用于构建和优化药物筛选模型、预测药物活性、辅助药物研发决策。
决策支持：支持药物研发过程中的先导化合物筛选、候选药物评估以及药物设计的优化。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习和药物研发等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用化合物数据。
此数据集特别适合用于探索化合物结构与生物活性的关系，构建预测模型，从而加速药物研发进程，降低研发成本。
