化合物活性预测实验数据集CompoundActivityPredictionExperimentalDataset-bobaaayoung

数据来源：互联网公开数据

标签：化合物, 药物研发, 细胞系, 活性预测, 化学信息学, 机器学习, 结构-活性关系, SMILES

数据概述：该数据集包含来自药物研发实验的数据，记录了不同化合物在多种细胞系中的生物活性信息，可用于化合物活性预测和相关研究。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态实验数据。地理范围：数据未限定地理范围，主要关注化合物的生物活性，不涉及特定地区。数据维度：数据集主要包括化合物的规范SMILES表示（canonical_smiles）和对应的活性值（standard_value），每行数据代表一个化合物在特定细胞系中的活性。数据格式：CSV格式，文件结构分为train、valid和test三个子集，分别用于训练、验证和测试模型。文件名为[细胞系名称]_merged.csv，方便按细胞系进行数据分析。来源信息：数据来源于药物研发相关实验，已进行合并和标准化处理。该数据集适合用于药物研发、化学信息学和机器学习等领域的研究。

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、化学信息学、计算化学等领域的学术研究，如化合物活性预测、结构-活性关系分析、药物筛选等。行业应用：可以为制药公司、生物技术公司等提供数据支持，特别是在药物研发流程中，用于化合物活性预测、先导化合物优化等。决策支持：支持药物设计、药物筛选和临床前研究中的决策制定，加速新药研发进程。教育和培训：作为化学信息学、机器学习、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解化合物活性预测和数据分析方法。此数据集特别适合用于探索化合物结构与生物活性之间的关系，预测化合物在不同细胞系中的活性，并优化药物研发流程。