化合物生物活性预测提交数据集CompoundBioactivityPredictionSubmission-maximchernopyatov
数据来源：互联网公开数据
标签：化合物, 生物活性, 药物发现, 机器学习, 药理学, 靶点, 预测, 提交文件
数据概述：
该数据集包含用于预测化合物生物活性的提交文件数据，记录了化合物的标识符及其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，可视为一次性提交的预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来自于全球范围内的药物研发项目。
数据维度：数据集包含化合物的唯一标识符 (sig_id) 和对多种生物靶点的预测活性结果，这些靶点包括但不限于：5-alpha_reductase_inhibitor, 11-beta-hsd1_inhibitor, acat_inhibitor 等。
数据格式：CSV格式，文件名为 submission.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于药物研发相关的公开数据集，用于提交预测结果。
该数据集适合用于评估化合物生物活性预测模型的性能，并用于药物发现和药理学研究。
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、药理学和机器学习交叉领域的学术研究，例如，评估预测模型的准确性、分析化合物与生物靶点的关系等。
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、靶点验证和化合物活性预测等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，优化药物筛选流程，提高研发效率。
教育和培训：作为药物研发、机器学习和数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解化合物生物活性预测。
此数据集特别适合用于评估预测模型的性能，并探索不同化合物对生物靶点的作用规律，帮助用户实现提升药物研发效率、加速药物发现的目标。
