化合物生物活性预测提交数据集CompoundBioactivityPredictionSubmission-deniel3678
数据来源：互联网公开数据
标签：化合物, 生物活性, 药物研发, 机器学习, 预测模型, 药理学, 靶点, 细胞实验
数据概述：
该数据集包含用于化合物生物活性预测任务的提交数据，记录了化合物对多种生物靶点的预测活性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，可能涵盖全球范围内的药物研发相关生物活性数据。
数据维度：数据集包括化合物的唯一标识符“sig_id”，以及针对多种生物靶点的活性预测结果，包括“5-alpha_reductase_inhibitor”, “11-beta-hsd1_inhibitor”等共计200多个生物靶点。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于药物研发竞赛的提交结果，用于评估预测模型的性能。
该数据集适合用于药物研发领域的生物活性预测、靶点识别和药物筛选研究。
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：适用于药物发现、药理学、化学信息学等领域的研究，如化合物活性预测模型评估、靶点特异性分析等。
行业应用：可以为制药公司、生物技术公司提供数据支持，用于评估和优化药物研发流程中的预测模型，加速药物筛选过程。
决策支持：支持药物研发项目的决策制定，例如，优先选择哪些化合物进行后续实验，评估不同靶点的潜在治疗效果。
教育和培训：作为机器学习、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解生物活性预测问题，提升建模技能。
此数据集特别适合用于评估预测模型在不同生物靶点上的表现，帮助用户优化药物研发策略，提高药物发现的效率和成功率。
