化合物生物活性与靶点预测数据集CompoundBioactivityandTargetPredictionDataset-itsuki9180

数据来源：互联网公开数据

标签：化合物, 生物活性, 靶点预测, 药物发现, 机器学习, 药理学, 高通量筛选, 结构-活性关系

数据概述：该数据集包含来自药物研发领域的数据，记录了化合物的生物活性及其对多种靶点的作用。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的化合物生物活性与靶点信息集合。地理范围：数据未限定地理范围，但涉及的化合物与靶点可能来自全球范围内的研究。数据维度：数据集包括化合物的唯一标识符（sig_id）和其对多种生物靶点的作用信息，这些靶点以生物活性抑制或激活的形式呈现。具体包括5-alpha_reductase_inhibitor, 11-beta-hsd1_inhibitor等多种靶点，涵盖了不同的药物作用机制。数据格式：CSV格式，每个csv文件包含化合物的sig_id和对应的生物活性指标，便于分析和处理。来源信息：数据来源于公开的药物研发数据库或高通量筛选实验结果，经过了标准化处理。该数据集适合用于药物发现、靶点预测、结构-活性关系研究以及药物重定向等领域。

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：适用于药物化学、药理学和生物信息学等领域的学术研究，如化合物活性预测、靶点识别、药物组合优化等。行业应用：可以为制药公司和生物技术公司提供数据支持，特别是在药物筛选、先导化合物发现和药物开发早期阶段。决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，例如选择合适的靶点、优化化合物结构、预测药物的药理作用等。教育和培训：作为药理学、药物设计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化合物与生物靶点的相互作用。此数据集特别适合用于探索化合物结构与生物活性的关系，以及构建预测模型，以加速药物发现过程，提高药物研发效率。