药物分子活性预测数据集DrugMolecularActivityPrediction-grapestone5321
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 机器学习, 生物活性, 分子结构, 靶点预测, 药物筛选, 临床前研究, 数据分析
数据概述：
该数据集包含药物分子结构信息及其对多种生物靶点的活性预测数据，用于评估药物分子在不同生物通路中的潜在作用。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态药物活性预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖多种药物分子的生物活性数据。
数据维度：数据集包括sig_id（药物分子ID）和多个生物活性指标（如5-alpha_reductase_inhibitor，11-beta-hsd1_inhibitor等），共计多达几十个靶点或生物活性指标。
数据格式：CSV格式，文件名为MOA-submission-1833.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于药物研发相关的公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于药物分子活性预测、药物靶点识别、药物筛选和药效预测等研究。
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：适用于药物研发、生物信息学和计算化学等领域的学术研究，如药物活性预测模型构建、药物靶点相互作用分析等。
行业应用：可以为制药公司和生物技术公司提供数据支持，尤其是在药物早期研发、虚拟筛选、先导化合物优化等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，例如，选择最有希望的候选药物、优化药物设计、预测药物的潜在副作用。
教育和培训：作为药物化学、生物信息学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解药物作用机制、应用数据分析方法进行药物研究。
此数据集特别适合用于探索药物分子结构与生物活性之间的关系，帮助用户实现药物靶点预测、药物筛选和优化药物设计的目的。
