药物化合物细胞活性特征分析测试数据集DrugCompoundCellActivityFeatureAnalysisTestDataset-ottpocket
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 细胞活性, 高通量筛选, 生物信息学, 机器学习, 基因表达, 药物剂量, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自药物研发实验的数据，记录了药物化合物对细胞活性的影响，用于药物筛选和生物活性分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常作为静态数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，一般为实验室或研究机构的实验数据。
数据维度：包括sig_id（实验组ID）、cp_type（化合物处理类型）、cp_time（药物处理时间）、cp_dose（药物剂量）以及300个基因表达特征（g-0至g-324）等。
数据格式：CSV格式，文件名为test_features.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于药物研发实验，已进行标准化处理，便于后续分析。
该数据集适合用于药物研发、细胞生物学和生物信息学领域的研究，以及数据建模和机器学习技术的应用。
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：适用于药物筛选、细胞活性分析、基因表达分析等学术研究，例如药物作用机制研究、化合物活性预测等。
行业应用：可以为制药行业提供数据支持，特别是在药物研发、靶点发现、药物优化等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，如化合物筛选、剂量优化等。
教育和培训：作为生物信息学、药物研发等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物作用机制和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索药物化合物与细胞活性之间的关系，预测药物的潜在生物活性，以及优化药物研发流程，帮助用户实现药物研发目标，提高研发效率和成功率。
