细胞药物实验观测元数据分析数据集CellularDrugExperimentObservationMetadata-baradaprasadparida
数据来源：互联网公开数据
标签：细胞实验, 药物筛选, 元数据分析, 高通量筛选, 细胞生物学, 机器学习, 药物研发, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自细胞药物实验的元数据信息，记录了细胞对不同药物处理后的观测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为实验的静态快照。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为细胞生物学研究领域内的实验数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：
obs_id：观测ID；
library_id：实验库ID；
plate_：实验板编号；
well：孔位；
row：行；
col：列；
cell_id：细胞ID；
donor_id：供体ID；
cell_type：细胞类型；
sm_lincs_id：药物LINCS ID；
sm_：药物名称；
SMILES：药物的SMILES编码；
dose_uM：药物浓度（微摩尔）；
timepoint_hr：实验时间点（小时）；
control：是否为对照组。
数据格式：CSV格式，文件名为adata_obs_meta.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于细胞药物实验，已进行结构化处理，方便进一步分析。
该数据集适合用于细胞生物学、药物研发和数据科学领域的研究。
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：适用于细胞生物学、药物筛选和高通量筛选等领域的研究，如药物靶点发现、细胞反应模式分析、药物剂量效应关系研究等。
行业应用：为药物研发企业提供数据支持，尤其在药物筛选、药效预测和个性化医疗等领域具有应用价值。
决策支持：支持药物研发过程中的实验设计优化、药物筛选策略制定和临床前研究。
教育和培训：作为细胞生物学、药物研发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细胞药物实验数据分析。
此数据集特别适合用于探索药物与细胞之间的相互作用规律，帮助用户实现药物筛选效率提升、预测药物疗效等目标。
