化合物生物活性多靶点预测数据集CompoundBioactivityMulti-targetPredictionDataset-withabhinavm
数据来源：互联网公开数据
标签：化合物, 生物活性, 靶点预测, 分子结构, 机器学习, 毒性预测, 药物发现, 化学信息学
数据概述：
该数据集包含来自公开数据库的化合物信息，记录了化合物的分子结构（SMILES）和对多种生物靶点的活性预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间，可视为静态的化合物生物活性预测数据。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖了多种化合物及其生物活性，具有广泛的适用性。
数据维度：数据集包含SMILES字符串（化合物的简化分子线性输入规范）以及针对多个生物靶点的活性预测值，例如HSE、AR、ARE、Aromatase、ER-LBD、AhR、MMP、ER、PPAR-gamma、p53、ATAD5、AR-LBD和Toxic等。
数据格式：CSV格式，文件名为tcfinalit2.csv，便于化学信息学分析和机器学习建模。
来源信息：数据集来源于公开的化学和生物学数据库，经过了预处理，包含了化合物的分子结构和多靶点生物活性预测信息。
该数据集适合用于药物发现、毒性预测、化合物筛选等领域的研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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，如化合物结构与生物活性关系分析、多靶点药物设计等。
行业应用：可以为药物研发企业提供数据支持，特别是在药物筛选、先导化合物优化、毒性预测等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的靶点选择、化合物评估和风险评估，辅助决策制定。
教育和培训：作为化学信息学、药物设计等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解化合物结构与生物活性的关系，以及机器学习在药物研发中的应用。
此数据集特别适合用于探索化合物的结构特征与其生物活性之间的关系，预测化合物对不同靶点的作用，从而加速药物研发进程，优化药物设计策略。
