分子作用模式神经网络特征数据集MOA-NN-125-FeatDataset-ajay17m
数据来源：互联网公开数据
标签：药物发现，分子生物学，机器学习，神经网络，数据集，化合物，药物活性，预测模型
数据概述：该数据集包含使用神经网络（NN）方法提取的125个分子作用模式（MOA）特征数据，旨在用于药物发现和生物活性预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间范围为当前。
地理范围：数据不涉及特定地理区域，主要关注分子结构和生物活性。
数据维度：数据集包括125个经过神经网络提取的MOA特征，用于描述化合物的潜在生物活性。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的药物发现研究，并已进行标准化和特征提取。
该数据集适合用于药物活性预测、化合物筛选、MOA分类等领域的研究和应用，特别是在构建机器学习模型和分析药物作用机制方面具有重要价值。
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：适用于药物活性预测、MOA分类、化合物筛选等学术研究，如探索化合物与靶标之间的相互作用、预测药物的药理特性等。
行业应用：可以为制药公司和生物技术公司提供数据支持，特别是在药物研发早期阶段的化合物筛选和活性预测方面。
决策支持：支持药物研发过程中的靶点选择、药物设计和临床试验决策。
教育和培训：作为药物发现、机器学习和生物信息学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物作用机制和预测模型。
此数据集特别适合用于探索化合物的结构与生物活性之间的关系，帮助用户实现药物活性预测、MOA分类等目标，为药物研发提供数据支持。
