药物活性筛选数据集DrugActivityScreeningDataset-shreyachakladar
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 活性筛选, 药理学, 化学信息学, 分子结构, 生物化学, 筛选分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自公开数据库的数据，记录了药物分子的化学结构、生物活性以及相关的筛选实验信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的药物活性快照。
地理范围：数据来源于全球范围内的药物研发和筛选项目。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“molecule_chembl_id”（分子ChEMBL ID），“canonical_smiles”（标准化的SMILES字符串，表示分子的化学结构），“standard_relation”（活性关系），“standard_value”（活性值），“standard_units”（活性单位），“standard_type”（活性类型），“pchembl_value”（pChEMBL值），“target_pref_”（靶标偏好），以及“bao_label”（生物分析实验描述）。
数据格式：CSV格式，文件名为complete_datacsv，便于进行数据分析和模型构建。
该数据集适合用于药物发现、药物设计、生物活性预测和靶标识别等研究。
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、化学信息学和生物信息学领域的学术研究，如药物活性预测、结构-活性关系（SAR）分析、分子性质预测等。
行业应用：可以为药物研发企业提供数据支持，特别是在先导化合物的筛选、优化和药物靶标验证方面。
决策支持：支持药物研发项目中的早期决策，加速新药的发现过程。
教育和培训：作为药学、化学、生物学等相关专业课程的实训材料，帮助学生理解药物研发流程和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索药物分子结构与生物活性之间的关系，并构建预测模型，从而加速药物研发进程，降低研发成本。
