药物化合物生物活性预测混合数据集DrugCompoundBioactivityPredictionBlendingDataset-zekun98
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 生物活性, 混合学习, 机器学习, 药物筛选, 数据融合, 预测模型, 靶点抑制
数据概述：
该数据集包含药物化合物的生物活性预测结果，记录了不同化合物对多种生物靶点的抑制或激活情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于全球范围内的药物研发项目。
数据维度：数据集包括药物化合物的ID（sig_id）以及对多种生物靶点的活性响应数据，例如5-alpha_reductase_inhibitor、11-beta-hsd1_inhibitor、acat_inhibitor等，覆盖了多种药理活性类别。
数据格式：CSV格式，文件名为blendingcsv，便于数据分析和模型构建。数据已进行混合处理，可能包含多个模型或数据源的预测结果。
数据来源：数据来源于药物研发相关项目，已进行预处理和混合。
该数据集适合用于药物活性预测、靶点选择、化合物筛选等研究和应用。
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：适用于药物研发、生物信息学等领域的研究，例如预测药物对不同靶点的作用、分析药物活性与结构的关系等。
行业应用：为制药企业、生物技术公司提供数据支持，尤其是在药物筛选、先导化合物发现、药物不良反应预测等领域。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，如确定药物研发方向、优化药物设计等。
教育和培训：作为生物信息学、药物设计、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物活性预测和数据分析。
此数据集特别适合用于探索药物化合物与生物靶点之间的相互作用规律，帮助用户构建预测模型、优化药物研发流程。
