药物活性预测化合物活性预测数据集DrugActivityPredictionCompoundActivityPrediction-gritcuikai
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, 药物靶点, 化学信息学, 深度学习, 生物医药
数据概述：
该数据集包含用于药物活性预测的结构化数据，记录了化合物对多种生物靶点的预测活性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了广泛的药物靶点和化合物，具有通用性。
数据维度：数据集的核心是submission.csv文件，包含了sig_id（化合物唯一标识符）以及针对多种药物靶点（例如：5-alpha_reductase_inhibitor, 11-beta-hsd1_inhibitor等）的预测活性值。
数据格式：主要数据以CSV格式提供（submission.csv），此外还包含多个.pth文件，推测为模型参数或中间结果。
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：适用于药物研发领域的学术研究，包括药物靶点预测、化合物活性分析、药物筛选等。
行业应用：为制药企业和生物技术公司提供数据支持，用于药物研发流程中的先导化合物筛选、药物靶点验证和药物安全性评估。
决策支持：支持药物研发项目的决策制定，例如确定药物研发方向、评估药物研发风险等。
教育和培训：作为药物研发、机器学习和生物信息学等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方法。
此数据集特别适合用于探索化合物结构与生物活性之间的关系，构建预测模型，优化药物研发流程，并加速新药的发现。
