药物化合物生物活性预测测试数据集DrugCompoundBioactivityPredictionTestSet-felix613
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 生物活性, 机器学习, 药理学, 靶点抑制, 预测模型, 临床前研究, 高通量筛选
数据概述：
该数据集包含药物化合物的生物活性预测测试数据，记录了化合物对多种生物靶点的抑制或激活情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，可理解为适用于药物研发的通用测试集。
数据维度：数据集包括“sig_id” (化合物唯一标识符)以及一系列生物靶点相关的活性指标，如“5-alpha_reductase_inhibitor”、“11-beta-hsd1_inhibitor”等，涵盖了多种药物靶点类别。
数据格式：CSV格式，文件名为Submission_test_trycsv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于药物研发相关研究或公开数据库。该数据集适用于药物生物活性预测模型的测试和评估。
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：适用于药物发现、药理学研究等领域，用于评估预测模型的性能，分析化合物的生物活性与结构之间的关系。
行业应用：为制药企业和生物技术公司提供数据支持，用于先导化合物的筛选、优化和预测，加速药物研发进程。
决策支持：支持药物研发项目的决策，例如靶点选择、化合物筛选等，降低研发成本，提高成功率。
教育和培训：作为药物研发、生物信息学和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作用机制和预测模型。
此数据集特别适合用于评估机器学习模型在药物生物活性预测方面的表现，从而改进药物研发流程，加速新药的发现和开发。
