药物活性预测化合物数据集DrugActivityPredictionCompoundDataset-arun015
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 机器学习, 生物活性, 预测模型, 药理学, 化学信息学, 基因表达, 剂量反应
数据概述：
该数据集包含来自公开研究的化合物生物活性数据，记录了不同化合物在特定生物学靶点上的活性情况，旨在用于药物研发中的活性预测和筛选。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集合。
地理范围：数据未限定地理范围，通常适用于药物研发的通用场景。
数据维度：数据集包含化合物的唯一标识符（sig_id）以及一系列生物活性指标，这些指标代表了化合物在不同生物学靶点上的活性，例如5-alpha_reductase_inhibitor（5-α还原酶抑制剂）、11-beta-hsd1_inhibitor（11-β-羟基类固醇脱氢酶1抑制剂）等，共计约50个活性指标。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，包含结构化数据，便于定量分析。
来源信息：数据来源于药物研发相关的公开研究，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、剂量反应关系分析等研究，以及机器学习模型的训练和评估。
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、药理学领域的学术研究，例如药物靶点发现、药物组合效应研究等。
行业应用：为制药企业提供数据支持，尤其是在药物筛选、先导化合物优化、药物不良反应预测等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，例如确定候选药物、优化药物剂量等。
教育和培训：作为药理学、生物信息学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解药物作用机制和预测模型。
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，帮助用户构建预测模型，加速药物研发进程。
