药物细胞活性预测模型训练数据集_Drug_Cellular_Activity_Prediction_Model_Training_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 细胞活性, 机器学习, 模型训练, 生物医药, 实验数据, 多模态数据, 深度学习
数据概述：
该数据集包含用于药物细胞活性预测的模型训练数据，记录了药物处理后的细胞反应特征。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。
地理范围：数据未限定地理范围，通常与药物实验相关的细胞培养环境相关。
数据维度：数据集包含药物处理后的细胞的多种特征，其中CSV文件"1/valid_cols.csv"中包含了实验ID、细胞处理类型、处理时间、药物剂量以及细胞基因表达的200多个特征（g-0 至 g-301）。此外，数据集中还包含了多个.pth文件，这些文件很可能存储了训练好的模型权重或中间结果。
数据格式：数据主要以.pth（PyTorch模型文件）和CSV格式提供，CSV文件包含结构化数据，便于分析和特征工程。
来源信息：数据来源于药物研发相关的实验，具体来源未明确，但可用于药物筛选和细胞反应研究。
该数据集适合用于药物细胞活性预测、模型训练和验证。
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，如药物靶点发现、细胞反应机制研究等。
行业应用：可以为制药企业、生物技术公司提供数据支持，特别是在药物筛选、药效预测和个性化治疗方案开发方面。
决策支持：支持药物研发过程中的实验设计、结果分析和风险评估，加速新药的研发进程。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习和药物研发相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解药物作用机制和模型构建。
此数据集特别适合用于构建和优化药物细胞活性预测模型，帮助用户实现药物筛选、药效评估和个性化治疗的目标。
