药物化合物生物活性预测提交数据集DrugCompoundBioactivityPredictionSubmissionDataset-peeeeng
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 生物活性, 机器学习, 预测模型, 药理学, 多标签分类, 药物筛选, 深度学习
数据概述：
该数据集包含药物化合物的生物活性预测结果，用于评估模型在多标签分类任务上的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常用于模型评估和竞赛。
地理范围：数据不涉及地理位置，主要关注药物化合物的生物活性。
数据维度：数据集包含“sig_id”（化合物的唯一标识符）和一系列生物活性标签，代表了该化合物对不同靶标或生物通路的激活或抑制作用。标签包括：5-alpha_reductase_inhibitor（5-α还原酶抑制剂）、11-beta-hsd1_inhibitor（11-β-HSD1抑制剂）、acat_inhibitor（ACAT抑制剂）等，共计约200个生物活性相关的标签。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，包含了模型预测的概率值，用于提交结果。
来源信息：数据来源于药物研发竞赛的提交文件，用于评估参赛模型在多标签分类任务上的表现。
该数据集特别适合用于药物生物活性预测模型的训练和评估，以及药物研发领域的相关研究。
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、药理学和生物信息学等领域的研究，如预测化合物对特定靶标的作用、分析化合物的生物活性谱等。
行业应用：可以为制药公司和生物技术公司提供数据支持，尤其在药物筛选、先导化合物发现等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的化合物选择和优化，加速新药的开发进程。
教育和培训：作为机器学习、药物研发和生物信息学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解药物生物活性的预测方法。
此数据集特别适合用于探索药物化合物的生物活性与结构之间的关系，评估模型的预测准确性，以及优化药物研发流程。
