药物化合物细胞活性实验数据集DrugCompoundCellActivityExperimentDataset-sailoromkar
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 细胞实验, 基因表达, 细胞活性, 高通量筛选, 数据挖掘, 机器学习, 生物信息学
数据概述：
该数据集包含药物化合物对细胞活性影响的实验数据，记录了不同药物处理条件下细胞的反应情况，用于药物研发和靶点发现等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定实验批次或时间段内的快照数据。
地理范围：数据来源未明确标注地理范围，推测为实验室或研究机构的细胞实验数据。
数据维度：包括药物处理相关信息（如sig_id, cp_type, cp_time, cp_dose）以及300个基因表达水平的测量值（g-0至g-325）。
数据格式：CSV格式，文件名为Preprocessed_m1.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的药物研发相关数据集，已进行预处理和标准化。
该数据集适合用于药物筛选、基因功能研究、细胞信号通路分析等领域。
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：适用于药物研发领域的学术研究，如药物作用机制研究、药物靶点预测、细胞反应模式分析等。
行业应用：为制药公司、生物技术公司提供数据支持，尤其在药物筛选、药物开发早期阶段的活性预测、毒性预测等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，如化合物优先级排序、实验设计优化等。
教育和培训：作为生物信息学、药物研发等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解药物对细胞的影响。
此数据集特别适合用于探索药物化合物与基因表达之间的关系，以及预测药物对细胞活性的影响，从而加速药物研发进程，提高研发效率。
