药物组合效应预测数据集_Drug_Combination_Effect_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：药物组合, 细胞活性, 癌症治疗, 数据挖掘, 机器学习, 药物研发, 剂量反应, 生物信息学
数据概述：
该数据集包含来自NCI-ALMANAC数据库的药物组合效应数据，记录了多种药物组合在不同癌细胞系中的生长抑制情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据主要基于美国国家癌症研究所（NCI）的研究，涵盖多种癌细胞系。
数据维度：数据集包括药物组合的浓度（CONC1, CONC2）、药物名称（Drug1, Drug2）、细胞系名称以及细胞生长抑制率（PercentageGrowth）等关键指标。部分数据集中还包含药物的SMILES字符串和E-state指纹等化学结构信息。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包含多个文件，如NCI-ALMANAC_combinations_measured_across_all_cellines.csv、NCI-ALMANAC_subset_2540334__validation.csv等，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于NCI-ALMANAC数据库，经过整理和清洗，用于研究药物组合的协同效应。
该数据集适合用于药物组合效应预测、细胞活性分析和药物筛选等研究。
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：适用于药物组合效应研究、药物靶点发现、癌症治疗方案优化等学术研究，如协同效应建模、剂量-反应关系分析等。
行业应用：为药物研发公司、生物技术企业提供数据支持，尤其在药物筛选、组合疗法设计、个性化医疗等领域具备应用价值。
决策支持：支持药物研发决策，帮助研发人员预测药物组合的疗效，优化临床试验设计。
教育和培训：作为生物信息学、药物研发、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员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组合的协同和拮抗作用，预测药物在不同细胞系中的活性，从而加速药物研发进程，提高治疗效果。
