药物活性预测化合物生物学活性数据集DrugActivityPredictionCompoundBioactivityDataset-atagiyuya
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, 化合物, 靶点, 预测, 药理学, 深度学习
数据概述：
该数据集包含用于药物生物活性预测的化合物数据，记录了化合物与不同生物靶点的相互作用情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映特定时间点的生物活性信息。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖了全球范围内的药物研发相关化合物。
数据维度：数据集的核心是针对不同化合物，预测其与多种生物靶点的结合活性，包含多个分类标签，每个标签代表一种生物学活性，例如“5-alpha_reductase_inhibitor”、“acetylcholine_receptor_agonist”等。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，文件名为submission.csv，包含了化合物的ID以及针对不同生物靶点的活性预测值（0或1）。另外，还包含多个.pth文件，推测为用于模型训练和评估的PyTorch模型参数。
来源信息：数据来源于药物研发相关的公开数据库或竞赛，已进行标准化处理，便于模型训练和评估。
该数据集适合用于药物活性预测、靶点识别等研究，以及数据建模、机器学习和深度学习等技术应用。
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：适用于药物发现、药理学研究领域的学术研究，如化合物-靶点相互作用预测、药物作用机制分析等。
行业应用：可以为制药公司、生物技术公司提供数据支持，尤其在药物筛选、先导化合物优化、药物副作用预测等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的靶点选择、化合物优先级排序，以及药物开发策略制定。
教育和培训：作为药物研发、生物信息学、机器学习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发现流程。
此数据集特别适合用于探索化合物与生物靶点之间的复杂关系，帮助用户实现药物活性预测模型的构建和优化，加速药物研发进程。
