药物靶点活性预测训练数据集_Drug_Target_Activity_Prediction_Training_Data
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 靶点预测, 生物活性, 机器学习, 化学信息学, 药物筛选, 药理学, 深度学习
数据概述：
该数据集包含用于药物靶点活性预测任务的训练数据，记录了药物对多种靶点的生物活性信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，可视为全球范围内的药物靶点相互作用数据。
数据维度：数据集包括药物对多种靶点的生物活性数据，每个靶点对应一个或多个生物活性指标。具体包括多个生物活性相关的字段，如abc_transporter_expression_enhancer等，共涉及多种药物靶点和活性类型。
数据格式：主要以CSV格式提供，包含训练集 (Non-scored-train.csv) 和测试集 (Non-scored-test.csv)，同时包含多个PyTorch模型文件 (.pth)。
来源信息：数据来源于药物研发相关的公开数据库和研究项目，已进行标准化和清洗处理，确保数据质量。
该数据集适合用于药物研发、靶点预测和机器学习模型的训练与评估。
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、药理学和生物信息学领域的学术研究，如药物靶点相互作用预测、药物筛选、生物活性预测等。
行业应用：可以为制药公司和生物技术企业提供数据支持，特别是在新药研发、药物靶点验证和药物再利用等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的靶点选择、化合物筛选和临床前研究决策。
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与靶点之间的相互作用关系。
此数据集特别适合用于探索药物结构与生物活性之间的关系，构建和优化药物靶点预测模型，从而加速药物研发进程，提高药物研发的成功率。
