药物敏感性预测实验数据集DrugSensitivityPredictionExperimentDataset-estshhadsalem
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 细胞实验, 基因表达, 机器学习, 药物筛选, 生物信息学, 靶点发现, 剂量反应
数据概述：
该数据集包含来自药物敏感性预测实验的数据，记录了药物处理下的细胞反应和基因表达信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于静态分析。
地理范围：数据覆盖细胞实验，不涉及特定地理区域。
数据维度：
train_features.csv 和 test_features.csv：包含实验的特征数据，如药物类型（cp_type）、给药时间（cp_time）、药物剂量（cp_dose）以及细胞的基因表达水平（g-0 至 g-800，共有 800 个基因表达特征）。
train_targets_scored.csv：包含训练集中的细胞对不同药物的响应结果，用于预测药物敏感性。
sample_submission.csv：提交格式的示例。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和分析。数据已进行标准化处理，适用于机器学习模型。
该数据集适合用于药物敏感性预测、药物筛选、基因表达分析等研究。
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、生物信息学和机器学习交叉领域的学术研究，如药物靶点预测、药物组合优化、细胞反应机制研究等。
行业应用：为制药公司和生物技术公司提供数据支持，尤其适用于药物筛选、新药研发、个性化医疗等领域。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，加速药物的发现和开发流程。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习和药物研发等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解药物作用机制和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索药物对细胞的影响，预测药物的疗效，并为药物研发提供数据支持，帮助用户实现药物筛选和个性化医疗的目标。
