药物活性预测化合物生物活性数据集DrugActivityPredictionCompoundBioactivityDataset-junyan01
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发，生物活性，化合物，机器学习，预测模型，药理学，化合物筛选，数据分析
数据概述：
该数据集包含化合物生物活性预测的相关数据，主要用于构建和评估药物活性预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视作静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖了药物研发领域中具有代表性的化合物生物活性信息。
数据维度：数据集的核心是化合物的生物活性预测结果，以submission.csv文件为例，包含了sig_id（化合物标识符）和针对多种生物靶点的活性预测值，预测值涵盖了多种药物靶标，如5-alpha_reductase_inhibitor、11-beta-hsd1_inhibitor等。此外，还包括了多个.pth文件，可能包含模型权重或其他中间数据。
数据格式：数据主要以CSV和.pth格式提供。CSV文件（submission.csv）包含结构化数据，.pth文件为PyTorch模型文件。
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、药理学和计算生物学等领域的学术研究，例如化合物活性预测模型的构建与评估、药物靶标发现等。
行业应用：可以为制药公司、生物技术公司等提供数据支持，尤其在药物筛选、先导化合物优化等环节。
决策支持：支持药物研发过程中的早期决策，如化合物优先级排序、药物靶标选择等。
教育和培训：作为机器学习、药物研发等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解药物活性预测的原理和方法。
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，构建和验证药物活性预测模型，从而加速药物研发过程，提高研发效率。
