化合物生物活性预测多标签数据集CompoundBioactivityPredictionMulti-labelDataset-itsuki9180
数据来源：互联网公开数据
标签：化合物, 生物活性, 多标签分类, 药物发现, 靶标预测, 机器学习, 药理学, 高通量筛选
数据概述：
该数据集包含来自高通量筛选实验的化合物生物活性数据，记录了不同化合物对多种生物学靶标的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地域，但通常此类数据来自全球范围内的药物研发机构。
数据维度：数据集包含“sig_id”（化合物唯一标识符）和多个表示生物活性的标签列，每个标签代表一种生物学靶标或作用机制，标签值为1表示化合物对该靶标有活性，0表示无活性。
数据格式：CSV格式，包含多个submission*.csv文件，提供了多标签分类任务的输入数据。
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：适用于药物发现、靶标识别等领域的学术研究，如化合物活性预测、多标签分类算法研究等。
行业应用：为药物研发企业、生物技术公司提供数据支持，用于化合物筛选、药效预测、药物重定向等。
决策支持：支持药物研发项目的决策制定，如选择合适的化合物进行临床前研究、优化筛选策略等。
教育和培训：作为生物信息学、药理学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解化合物与生物活性的关系。
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联，构建多标签分类模型，预测化合物对多种靶标的潜在作用，从而加速药物发现流程。
