药物预测结果提交数据集DrugPredictionResultSubmission-qjin1995
数据来源：互联网公开数据
标签：药物预测, 生物信息学, 机器学习, 药理学, 药物研发, 预测分析, 临床试验, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含药物预测结果提交文件，记录了针对不同药物的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，可能与全球范围内的药物研发和临床试验相关。
数据维度：包括sig_id（信号标识符）和各种药物靶标的预测值，涵盖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）等多种药物，以及如acat_inhibitor（乙酰辅酶A乙酰转移酶抑制剂）等其他药物。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission.csv和my_predictions_0000001.csv，便于数据分析和结果提交。
来源信息：数据来源于药物预测比赛或项目，用于评估预测模型的性能。
该数据集适合用于药物靶标预测、模型评估和结果提交。
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，如药物靶标预测、预测模型性能评估等。
行业应用：为制药行业提供数据支持，尤其适用于药物筛选、临床试验结果分析等。
决策支持：支持药物研发过程中的靶标选择和药物设计，提高研发效率。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习和药物研发课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解药物预测流程。
此数据集特别适合用于评估和比较不同的药物预测模型，探索药物与靶标之间的关系，并优化预测策略。
