化合物细胞活性预测数据集CompoundCellActivityPredictionDataset-xstargate
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 细胞活性, 机器学习, 药物筛选, 生物信息学, 化学信息学, 靶点预测, 高通量筛选
数据概述：
该数据集包含多个CSV文件，记录了化合物对细胞活性的影响，旨在用于药物研发和生物医学研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于细胞实验，不涉及特定地理区域。
数据维度：数据集包含多个文件，核心数据项包括：
train_features.csv：包含化合物的特征，如分子结构信息、理化性质等。
train_targets_scored.csv：包含化合物对不同靶点的已知细胞活性（有评分）。
train_targets_nonscored.csv：包含化合物对不同靶点的未评分细胞活性（非评分）。
train_drug.csv：化合物的ID和名称信息。
test_features.csv：包含用于预测的化合物特征。
sample_submission.csv：提交格式示例。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于药物研发实验，已进行标准化处理。
该数据集适合用于药物靶点预测、化合物筛选、细胞活性预测等研究。
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、生物信息学和化学信息学交叉领域的学术研究，如药物作用机制分析、化合物活性预测等。
行业应用：为制药企业、生物技术公司提供数据支持，尤其适用于药物筛选、先导化合物发现、靶点验证等方面。
决策支持：支持药物研发流程中的决策制定，优化药物设计和临床前实验。
教育和培训：作为药物研发、机器学习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药物发现过程。
此数据集特别适合用于探索化合物结构与细胞活性之间的关系，构建预测模型，从而加速药物研发进程，提高研发效率。
