药物活性预测多标签分类数据集DrugActivityPredictionMulti-labelClassification-zahedi
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 生物活性, 多标签分类, 药理学, 靶点预测, 机器学习, 药物筛选, 深度学习
数据概述：
该数据集包含药物活性预测的多标签分类结果，记录了药物在多种生物活性方面的预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态预测结果。
地理范围：数据未明确地域限制，一般用于药物研发和药理学研究。
数据维度：数据集包含一个主键“sig_id”和一系列代表药物作用于不同靶点的二元分类结果。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_blend.csv，便于数据分析和机器学习建模。数据字段涵盖了药物对多种生物靶点的抑制或激活作用，每个字段代表一个特定的生物活性。
来源信息：数据来源于药物研发相关的数据集，用于药物活性预测。
该数据集适合用于药物活性预测、靶点识别、药物筛选等研究。
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、生物信息学和药理学领域的学术研究，例如药物靶点预测、药物组合效应分析等。
行业应用：可以为制药公司和生物技术企业提供数据支持，尤其在药物筛选、药物研发流程优化方面。
决策支持：支持药物研发过程中的靶点选择、药物设计和临床前研究的决策制定。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习和药物研发相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物活性预测和多标签分类方法。
此数据集特别适合用于探索药物与不同靶点之间的相互作用关系，以及预测药物的多重生物活性，帮助用户实现更精确的药物筛选和研发。
