药物活性预测化合物生物活性数据集CompoundBioactivityPredictionDataset-jonaskaelble
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, 药物筛选, 数据分析, 基因表达
数据概述：
该数据集包含来自药物研发领域的化合物生物活性数据，记录了多种化合物对不同靶标的生物活性响应。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态化合物活性快照。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了全球范围内的药物研发领域。
数据维度：数据集包含化合物的唯一标识符（sig_id）和多个生物活性指标，如：5-alpha_reductase_inhibitor、11-beta-hsd1_inhibitor、acat_inhibitor等，共计多个生物活性指标，这些指标代表了化合物对不同生物靶标的抑制或激活程度。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于药物研发相关研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于药物活性预测、化合物筛选和药理学研究。
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领域的学术研究，如药物靶标识别、化合物活性预测模型构建等。
行业应用：为制药企业提供数据支持，特别是在药物筛选、先导化合物发现和药物研发流程优化方面。
决策支持：支持药物研发项目的决策制定，加速新药的研发进程，降低研发成本。
教育和培训：作为药理学、药物化学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作用机制和生物活性预测。
此数据集特别适合用于探索化合物结构与生物活性的关系，构建预测模型，从而加速药物研发过程，提高药物研发效率。
