药物分子活性预测数据集DrugMoleculeActivityPredictionDataset-stanfm20

数据来源：互联网公开数据

标签：药物研发, 分子结构, 生物活性, 机器学习, 化学信息学, 分子建模, 结构-活性关系, 靶点预测

数据概述：该数据集包含来自公开数据库的药物分子结构与生物活性信息，旨在支持药物研发过程中的活性预测和结构-活性关系研究。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，反映特定时间点的药物分子及其活性信息。地理范围：数据未限定特定地理区域，涵盖了全球药物研发领域中的分子结构和活性数据。数据维度：数据集包含多个关键维度，包括：分子标识符（Molecule ChEMBL ID）、分子结构（SMILES字符串）、生物活性指标（如IC50_nM、pIC50、pChEMBL Value）、靶点信息（Target ChEMBL ID, Target Organism, Target Type）等。数据格式：数据集以CSV格式提供，包含traincsv、testcsv和sample_submissioncsv三个文件，其中traincsv和testcsv包含结构化数据，便于数据分析与建模。来源信息：数据来源于公开的化学和生物学数据库，经过结构化处理，便于用户进行分析和研究。该数据集适合用于药物活性预测、靶点识别、结构-活性关系分析等研究，以及机器学习模型的训练和评估。

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：适用于化学信息学、药物设计、生物化学等领域的学术研究，如药物分子活性预测模型构建、结构-活性关系分析、新药研发策略研究等。行业应用：为制药企业和生物技术公司提供数据支持，特别是在药物筛选、先导化合物优化、靶点验证等方面。决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，如化合物选择、临床前实验设计、药物研发管线优化等。教育和培训：作为化学信息学、药物设计、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物分子的结构与活性关系。此数据集特别适合用于探索药物分子的结构特征与生物活性之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化药物设计、加速新药研发进程。