化合物药理活性预测数据集CompoundPharmacologyActivityPrediction-mirkuriit
数据来源：互联网公开数据
标签：化合物, 药理活性, SMILES, 机器学习, 药物研发, 分子结构, 亲和力, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自PubChem数据库的化合物信息，记录了化合物的分子结构（SMILES表示）以及两种不同的药理活性指标（clgK和tlgK）。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，可视为静态化合物药理活性快照。
地理范围：数据来源于PubChem数据库，涵盖全球范围内的化合物。
数据维度：包括“Unnamed: 0.1”、“Unnamed: 0”（索引列）、“smiles”（化合物的SMILES字符串表示）、“clgK”（一种药理活性指标，亲和力对数转换值）和“tlgK”（另一种药理活性指标，亲和力对数转换值）。
数据格式：CSV格式，文件名为pubchem_res.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于PubChem数据库，已进行必要的清洗和预处理。
该数据集适合用于药物研发、药理活性预测和分子结构与活性关系研究。
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：适用于药物化学、计算化学和生物信息学等领域的研究，如构建化合物活性预测模型、探索分子结构与药理活性之间的关系等。
行业应用：可以为药物研发公司、生物技术公司提供数据支持，用于药物筛选、先导化合物优化等。
决策支持：支持药物研发过程中的早期阶段决策，如确定药物靶点、评估候选药物的潜在活性等。
教育和培训：作为药物化学、生物信息学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解化合物结构与药理活性之间的关系，以及机器学习在药物研发中的应用。
此数据集特别适合用于探索化合物结构与药理活性之间的定量关系，帮助用户构建预测模型、优化药物设计，并加速药物研发进程。
