药物活性预测训练数据集DrugActivityPredictionTrainingDataset-x2020gtj
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 活性预测, 化学结构, 机器学习, 分子建模, 数据挖掘, 毒性分析, 结构-活性关系
数据概述：
该数据集包含来自公开数据库的药物分子结构和对应的生物活性数据，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：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，反映药物的结构与活性之间的关系。
地理范围：数据来源未明确标注，但涵盖了多种药物分子，代表了药物研发领域中的典型结构。
数据维度：包括“Id”（药物分子的化学结构，以SMILES字符串表示）、“assay id”（实验编号）和“Expected”（生物活性值，数值型）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为mytrainingdatacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于药物研发相关的公开数据库，已进行标准化处理，方便用于机器学习模型的训练。
该数据集适合用于药物活性预测、结构-活性关系（SAR）分析、毒性预测等研究。
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：适用于药物研发和计算化学领域的学术研究，如药物分子活性预测、新药设计、药物筛选等。
行业应用：可用于制药公司的新药研发流程，加速药物的发现和优化过程，提高研发效率。
决策支持：支持药物研发项目的决策，例如选择具有潜力的候选药物分子，优化药物结构等。
教育和培训：可作为药物化学、计算机辅助药物设计等课程的实训材料，帮助学生理解药物结构与活性的关系，掌握药物活性预测的方法。
此数据集特别适合用于探索药物分子结构与生物活性之间的定量关系，帮助用户建立预测模型，加速药物研发进程。
