2024贝尔卡药物发现挑战赛数据集Belka2024FinalSolutionDataset-victorshlepov
数据来源：互联网公开数据
标签：药物发现，数据集，化学信息学，机器学习，生物医学，分子预测，深度学习，生物信息学
数据概述： 该数据集由2024年贝尔卡药物发现挑战赛提供，主要记录了药物分子与靶点蛋白的相互作用数据，适用于药物筛选、分子预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2024年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的药物发现研究，主要涉及多种分子和靶点蛋白的相互作用数据。
数据维度：数据集包括分子结构、靶点蛋白信息、相互作用数据、结合能、活性指标等变量。还包括分子描述符、蛋白质特征等辅助信息。
数据格式：数据提供为CSV和SMILES格式，便于化学信息学分析和机器学习处理。
来源信息：数据来源于贝尔卡药物发现挑战赛的最终解决方案，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于药物发现、化学信息学及生物医学研究等领域，尤其在分子预测、药物筛选和深度学习模型训练方面具有重要应用价值。
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：适用于药物发现、分子相互作用、生物活性预测等学术研究，如药物分子设计、靶点识别、结合能预测等。
行业应用：可以为制药行业提供数据支持，特别是在新药研发、药物筛选和生物活性预测方面。
决策支持：支持药物研发的策略优化和决策制定，帮助科研人员和制药企业提高研发效率和成功率。
教育和培训：作为药物化学、生物信息学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物发现和分子预测技术。
此数据集特别适合用于探索药物分子与靶点蛋白的相互作用规律与趋势，帮助用户实现准确的药物筛选和分子预测，促进新药的发现和开发。
