药物靶点与特征关联分析数据集DrugTargetandFeatureAssociationAnalysisDataset-thuctamh
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 靶点分析, 生物信息学, 统计分析, 关联分析, 药物筛选, 机器学习, ANOVA分析
数据概述：
该数据集包含药物靶点与多种特征之间的关联分析结果，记录了药物、靶点、特征之间的复杂关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为对特定研究时期的静态分析结果。
地理范围：数据涵盖了东南亚、南亚、南美、撒哈拉以南非洲、东欧、北美、中美洲加勒比地区、西欧、中东和北非等多个区域。
数据维度：数据集包含多个关键字段，例如：
ASSOC_ID：关联ID；
FEATURE：特征，如国家或地区；
DRUG_ID：药物ID；
DRUG_：药物名称；
DRUG_TARGET：药物靶点；
N_FEATURE_neg：特征负样本数量；
N_FEATURE_pos：特征正样本数量；
FEATURE_pos_logIC50_MEAN：特征正样本logIC50均值；
FEATURE_neg_logIC50_MEAN：特征负样本logIC50均值；
FEATURE_delta_MEAN_IC50：特征IC50均值差；
FEATURE_IC50_effect_size：特征IC50效应大小；
FEATURE_neg_Glass_delta：特征负样本Glass's delta；
FEATURE_pos_Glass_delta：特征正样本Glass's delta；
FEATURE_neg_IC50_sd：特征负样本IC50标准差；
FEATURE_pos_IC50_sd：特征正样本IC50标准差；
FEATURE_IC50_T_pval：特征IC50 T检验P值；
ANOVA_FEATURE_pval：特征方差分析P值；
ANOVA_TISSUE_pval：组织方差分析P值；
ANOVA_MSI_pval：微卫星不稳定性方差分析P值；
ANOVA_MEDIA_pval：培养基方差分析P值；
ANOVA_FEATURE_FDR：特征方差分析FDR校正后的P值。
数据格式：CSV格式，每个区域对应一个单独的CSV文件，文件命名格式为“区域-resultscsv-1”。
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、统计学等领域的研究，例如药物靶点发现、药物筛选、生物标志物识别等。
行业应用：可以为制药企业、生物技术公司等提供数据支持，尤其在药物研发早期阶段的靶点选择、化合物筛选等环节。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，例如确定药物研发方向、评估药物的潜在疗效等。
教育和培训：作为生物信息学、药物研发等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物靶点与特征之间的关系。
此数据集特别适合用于探索药物靶点与不同特征之间的关联，例如不同区域、不同组织、不同培养基等条件下药物的差异性，从而帮助用户加速药物研发进程。
