药物-蛋白质相互作用预测数据集Drug-ProteinInteractionPredictionDataset-husnifadhilah
数据来源：互联网公开数据
标签：药物发现, 蛋白质结构, 分子对接, 亲和力预测, 生物信息学, 机器学习, 深度学习, 化学信息学
数据概述：
该数据集包含多个用于药物-蛋白质相互作用（DPI）预测的数据集，涵盖了不同蛋白质和药物分子的相互作用信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于全球范围内的药物研发和生物医学研究。
数据维度：数据集包含蛋白质序列（target_sequence）、药物分子的SMILES编码（iso_smiles）以及药物与蛋白质之间的亲和力（affinity）等关键数据。部分数据集还包括蛋白质ID（protein_id）和药物ID（drug_id）。
数据格式：数据集以CSV格式存储，方便数据分析和处理。数据已进行标准化和清洗。
来源信息：数据集来源于多种公开数据库和研究项目，具体来源包括Davis数据集、KIBA数据集和CovalentData数据集，这些数据集常用于评估和比较DPI预测模型的性能。
该数据集适合用于药物-蛋白质相互作用预测、药物筛选、先导化合物发现等研究。
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：适用于药物发现、生物信息学、化学信息学等领域的学术研究，如DPI预测模型开发、药物设计策略研究、蛋白质结构与药物活性关系分析等。
行业应用：可以为制药公司、生物技术公司和药物研发机构提供数据支持，尤其是在药物筛选、虚拟筛选、靶点发现等领域。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，包括候选药物的优先级排序、药物组合优化、不良反应预测等。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习和药物研发相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握DPI预测的理论知识和实践技能。
此数据集特别适合用于探索药物分子结构与蛋白质结合亲和力的关系，预测药物的药理活性和生物学效应，从而加速药物研发进程，提高药物研发的成功率。
